Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Klasifikasi Penyakit Kulit Kucing menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Yuwilda Wilantikasari, Imam Cholisoddin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Support Vector Machine
Abstract: Salah satu hewan yang populer di dunia adalah kucing. Akan tetapi dalam memelihara kesehatan kucing perlu diperhatikan. Indonesia merupakan negara tropis dengan kelembapan udara yang tinggi, hal itulah yang membuat parasit dan jamur berkembang biak sehingga menyebabkan terjadinya penyakit kulit. Beberapa penyakit kulit yang terjangkit pada kucing memiliki beberapa gejala yang mirip sehingga menyulitkan untuk diidentifikasi oleh pemilik kucing yang memiliki keterbatasan pengetahuan tentang penyakit kucing. Oleh sebab itu dibuatlah sistem cerdas yang dapat mengklasifikasikan penyakit kulit kucing dari gejala-gejala yang memiliki kemiripan. Pada bidang kedokteran hewan sistem cerdas ini dapat membantu mengklasifikasikan jenis penyakit kulit kucing. Sistem cerdas ini juga menggunakan data yang bukan biner untuk menghitung keakurasian dengan metode Support Vector Machine untuk menklasifikasikan penyakit kulit kucing lebih dari dua kelas. Metode Support Vector Machine menggunakan dataset yang yaitu sebesar 240 dengan jumlah parameter sebanyak 14. Pada penelitian ini menggunakan lima kelas yaitu kelas scabies, cat flea, abses, dermatitis, dan jamur. Kinerja SVM ini memberikan akurasi sebesar rata-rata 98.745% menggunakan nilai parameter pada sequential training SVM dengan nilai y= 0.01 C= 10= 0.01 iterasi= 100 dan rasio data 90%: 10%.
Klasifikasi Gangguan Jiwa Skizofrenia Menggunakan Algoritme Decision Tree C5. 0
Authors: Febriyani Riyanda, Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Decision Trees
Abstract: Skizofrenia merupakan salah satu gangguan jiwa yang mendapatkan perhatian seluruh dunia. Skizofrenia membutuhkan penanganan yang tepat dan cepat karena gangguan ini cenderung menjadi kronis. Namun pelayanan di bidang kesehatan jiwa yang masih belum memadai dapat mengakibatkan pasien tidak segera ditangani serta setiap tipe skizofrenia memiliki gejala yang mirip dan hanya dibedakan dari seberapa besar pengaruh suatu gejala terhadap hasil klasifikasi subtipe skizofrenia dapat mengakibatkan kesalahan pengklasifikasian skizofrenia. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis skizofrenia secara tepat. Klasifikasi merupakan pembuatan suatu model yang digunakan untuk mengelompokkan suatu objek yang memiliki ciri-ciri yang sama ke dalam suatu kelas yang telah ditentukan. Dalam klasifikasi gangguan jiwa ini menggunakan algoritme decision tree C5. 0, yaitu memiliki fungsi tambahan seperti boosting. Data yang digunakan sebanyak 106 data yang diambil dari RSJ. Dr. Radjiman Wediodiningrat Lawang, data ini terdiri dari 89 data latih dan 17 data uji. Metode pengujian yang digunakan adalah akurasi. Berdasarkan hasil pengujian parameter C5. 0 didapatkan nilai rata-rata akurasi tertinggi sebesar 85,884% dengan jumlah data= 71 sampel, jumlah trial atau jumlah decision tree yang terbentuk= 100.
Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Sekolah MI Salafiyah Kasim Blitar)
Authors: Ivarianti Sihaloho, Imam Cholisoddin, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Algorithms
Abstract: Berbagai aspek dalam kehidupan masyarakat saat ini berkembang pesat karena adanya teknologi informasi. Hal ini termasuk pada peningkatan kualitas, layanan yang disediakan oleh pihak sekolah bagi para siswa. Layanan yang disediakan oleh pihak sekolah yaitu angkutan bus sekolah. Angkutan sekolah merupakan fasilitas yang sangat penting bagi orang tua siswa yang sedang sibuk untuk menjemput anaknya di sekolah. Hal ini menjadi salah satu alasan bagi sekolah Madrasah Ibtidaiyah (MI) Salafiyah untuk meningkatkan kualitas layanan angkutan sekolah dengan melakukan optimasi rute sehingga pengantaran siswa dapat dilakukan lebih baik. Optimasi dilakukan dengan membangun sebuah sistem yang menggunakan perhitungan jarak dengan Travelling Salesman Problem (TSP) dan metode algoritme genetika. Pengantaran siswa pada sekolah MI Salafiyah Kasim dibagi menjadi dua kloter yaitu kloter pagi dan kloter siang. Pada penelitian ini, data yang digunakan berupa data aktual dan data sampel yang diambil selama 3 hari. Data ini kemudian akan dibandingkan untuk mengetahui berapa hasil selisih yang diperoleh dari proses optimasi pada sistem. Berdasarkan data tersebut didapatkan hasil optimasi pada kloter pagi sebesar 5, 5 km (19, 78%) dan pada kloter siang sebesar 17, 17 km (36, 30%). Dapat disimpulkan bahwa sistem ini sudah berjalan dengan baik dengan menghasilkan nilai optimal yang baik.
Optimasi Algoritme Genetika Untuk Memaksimalkan Laba Pembangunan Perumahan
Authors: Muhammad Faris Mas' ud, Imam Cholisoddin, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Algorithms
Abstract: Tempat tinggal ialah kebutuhan dasar. Fungsi utama tempat tinggal yaitu untuk tempat beristirahat, keamanan dan beraktifitas dengan keluarga. Permintaan pembangunan tempat tinggal dan pertumbuhan penduduk di Kota Malang yang semakin tinggi membuat semakin tinggi pula permintaan pembangunan rumah. Dalam membangun rumah, perusahaan pengembang selalu mengutamakan keuntungan di setiap pembangunannya tanpa mengurangi kualitas bangunan. Pembangunan rumah membutuhkan sumber daya manusia dan beberapa material yang terbatas, oleh karena itu Algoritme Genetika akan sangat membantu dalam segi pencarian optimasi keuntungan. Berdasarkan beberapa penelitian Algoritme Genetika lain, algoritme ini menghasilkan solusi yang diharapkan seperti: optimasi laba jilbab yang optimal, optimasi distribusi barang yang efisien dan optimasi pemilihan pekerja bangunan yang tepat sasaran. Sesuai pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data dari Perumahan Margobasuki Residence, didapatkan jumlah keuntungan yang optimal.
Rekomendasi Rumah Makan Malang Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Authors: Mohammad Toriq, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Fuzzy Logic
Abstract: Indonesia merupakan. salah satu negara dengan jumlah penduduk besar mengalami peningkatan tiap tahun dalam bisnis kuliner. Maka dibutuhkan sistem yang dapat merekomendasikan rumah makan ke pelanggan. Permasalahan ini dapat.. diselesaikan.. dengan.. menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (F-AHP dan TOPSIS). Kriteria-kriterianya adalah jumlah menu makan, pemeringkatan rumah makan, harga menu makanan, jarak rumah makan dan lama waktu buka. Metode ini dibagi ke dalam 2 tahap. Tahap pertama FAHP yakni dimulai matriks perbandingan kriteria, normalisasi matriks perbandingan kriteria, vektor bobot, bobot prioritas, consistency ratio, konversi matriks dengan TFN, matriks sintesi fuzzy, vektor dan ordinat defuzzifikasi dan normalisasi vektor fuzzy. Tahap kedua yakni TOPSIS dari pembuatan matriks keputusan, normalisasi matriks.. keputusan,.. matriks normalisasi.. terbobot, pencarian.. solusi.. ideal positif-negatif, pencarian.. jarak solusi ideal positif-negatif dan.. nilai preference. Hasil.. nilai preference dilakukan pengurutan untuk menghasilkan peringkat rumah makan yang direkomendasikan. Dalam penelitian ini melibatkan 3 orang pelanggan yang pernah mengujungi rumah makan. Pengujian menggunakan metode uji korelasi Spearman dalam penentuan hubungan kedekatan hasil pemeringkatan system terhadap pemeringkatan manual oleh masing-masing pelanggan. Hasil dari pengujian tingkat akurasi dari pemeringkatan sistem terhadap pelanggan rendah yakni 0, 3352,-0, 1538 dan ke tiga-0, 3205. Ini menunjukkan kurang …
Diagnosis Penyakit Ikan Mas Koki Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Authors: Muhammad Hasbi Wa Kafa, Nurul Hidayat, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Naïve Bayes
Abstract: Negara Indonesia sebagai negara maritim memiliki ribuan spesies ikan. Berbagai macam jenis ikan terdapat di Indonesia, tidak hanya ikan yang dapat dikonsumsi saja namun Indonesia juga memiliki berbagai macam jenis ikan hias yang sangat populer. Salah satu ikan hias paling populer adalah ikan mas koki, jadi tidak mengherankan jika permintaan ikan mas koki kian meningkat. Dari waktu ke waktu banyak orang yang mencari ikan mas koki. Harga jualnya yang tinggi juga memberikan berkah tersendiri bagi pelaku bisnisnya. Tentunya budidaya ikan mas koki ini menjadi ladang emas bagi pembudidaya memperoleh keuntungan. Membudidayakan ikan mas koki bisa dikatakan tidak sulit, namun ada yang perlu diperhatikan dalam beberapa hal dikarenakan ikan ini termasuk ikan yang rentan terhadap penyakit. Penyakit dapat timbul akibat salah pemeliharaan pada ikan mas koki. Banyaknya gejala penyakit pada ikan mas koki kerap membuat pelaku budidaya kesulitan untuk mengidentifikasi penyakit, sehingga dalam penanganan penyakit ikan mas koki juga mengalami kesalahan. Maka dari itu, diperlukan sistem yang dapat membantu dalam mengidentifikasi penyakit ikan mas koki dengan tepat. Dengan menggunakan metode perhitungan Naive Bayes Classifier telah didapatkan akurasi sistem sebesar 90% yang berarti sistem ini dapat berjalan dengan baik karena hasil dari sistem mendekati kesamaan dengan fakta lapangan yang sebenarnya.
Optimization of Feature Weighting for Epitope Classification in B-Cell and SARS Using TVIWACRI-PSO-ELM
Authors: Imam Cholissodin, Nanik Suciati, Darlis Herumurti, Riyanarto Sarno, Valentina Yurina
Year: 2023
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: In the bio-molecular field, epitope classification is essential in vaccine development. A machine learning-based approach has been used for epitope classification using peptide data from b-cell, Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) to predict material for SARS-CoV-2 vaccine. This study aims to improve the performance of epitope classification by weighting peptide features and including input weight and biases of Classifier model using the Time Variant Inertia Weight, Acceleration Coefficients and Random Injection-Particle Swarm optimization (TVIWACRI-PSO) and the Extreme Learning Machine (ELM) classification algorithm. Experiment on b-cell, SARS dataset shows that feature weighting (FW) using TVIWACRI-PSO can improve accuracy performance by 8.4%.
Pelatihan Budidaya Multi-Culture Farming Berbasis Teknologi Sistem Pakar serta Optimasi untuk Kemandirian Ekonomi dan Ketahanan Pangan Masyarakat Indonesia
Authors: Sutrisno Sutrisno, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Lailil Muflikhah
Journal: JAST: Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi
Year: 2022
Topics: Expert Systems; Optimization
Abstract: Poverty alleviation efforts in Indonesia are still challenging due to the lack of job opportunities. Therefore, creative efforts are needed that are easy to do at home, especially during this Covid-19 pandemic. In this service activity, the creative business was introduced, which was packaged in multi-culture farming cultivation training. The community service activities were preceded by conducting a field survey on three partners, ie, the farmer groups in Sunge Geneng Village, Sekaran District, Lamongan Regency, RT 3/RW III Kauman Village Malang City, and Poncokusumo District Malang Regency. Since the survey plan was carried out during the Covid-19 Pandemic and the frequent Public Activity Restrictions (PPKM), the team could only survey the initial two partners. However, during the implementation process, the second partner was the only one to reach the implementation stage of Multi-Culture Farming with non-AI technology and introduce the use of AI Technology. Therefore, the second partner, RT 03/RW 03 Kauman Village, Klojen District, Malang City, also became the leading partner. The main results of activities were ten budikdamber tools, catfish feed, and training modules about optimizing plant fertilizer nutrition. The other results were land-use using AI Engine and educational videos that received an excellent response from the partners and non-partners being sustainable to create a kind of fostered village, especially in entrepreneurship that utilizes digital technology. ABSTRAK Upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia masih sulit dilakukan, karena minimnya lapangan pekerjaan. Oleh karena itu dibutuhkan usaha kreatif yang …
Pembelajaran Mesin untuk Pembuatan Dokumen Karya Sastra Indonesia Secara Otomatis menggunakan Metode Modified Long Short Term Memory (LSTM) berbasis Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Gusti Reza Maulana, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Dokumen menjadi hal penting dan memudahkan pekerjaan manusia. Salah satu dari jenis dokumen adalah karya sastra. Karya sastra merupakan rangkain tulisan atau sebuah ide dan pemikiran yang disampaikan dengan tujuan estetika. Karya sastra yang digunakan dalam penelitian ini adalah kata-kata bijak, puisi dan pantun. Selama ini pembuatan karya sastra kebanyakan ditulis secara manual. Sebabnya, banyak dari karya sastra tersebut menjadi terlalu lama dibuat. Fokus dari penelitian ini adalah mengaplikasikan sebuah karya sastra yang dibuat dari program sehingga dalam pembuatannya tidak memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan algoritma Modified Long Short Term Memory berbasisi Extreme Learning Machine untuk pembuatan karya sastra tersebut. Proses dari pembuatan karya sastra tersebut adalah prepocessing, membagi data latih dan data uji, fase pelatihan, fase pengujian, menghitung MAPE dan menghitung akurasi BLEU Score. Pada pengujian jumlah context neuron dan hidden neuron didapatkan hasil yang optimal yaitu sebanyak 5 dan 800 untuk ketiga karya sastra. Penghitungan menggunakan BLEU Score dengan nilai N= 4 menghasilkan rata-rata akurasi untuk kata bijak sebesar 74.66%, puisi sebesar 14.49% dan pantun sebesar 73.76%.
Analisis Sentimen Citayam Fashion Week pada Komentar YouTube dengan Metode Convolutional Neural Network
Authors: George Alexander Suwito, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Viralnya Citayam Fashion Week ini bermula dari beredarnya video-video wawancara di Tiktok dan Instagram. Dampak positif dirasakan khususnya bagi kaum pedagang atas ramainya pengunjung yang ingin melihat acara tersebut sehingga dapat menaikkan omzet mereka, terlepas dari dampak positif yang dirasakan, kemacetan justru timbul diakibatkan oleh ramainya pengunjung dan lokasi aksi peragaan busana tersebut, sehingga mengganggu aktivitas masyarakat umum. Citayam Fashion Week dibubarkan pada hari Rabu, 27 Juli tahun 2022. Hal ini menimbulkan perdebatan di kalangan masyarakat. Ada masyarakat yang mendukung untuk tetap diselenggarakannya acara tersebut, ada juga masyarakat yang tidak mendukung diselenggarakannya acara tersebut. Beragam komentar positif, dan negatif banyak diberikan oleh masyarakat terhadap acara Citayam Fashion Week, oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat memilah sentimen dari pengguna secara otomasi, Hal ini bertujuan agar mampu mengetahui sentimen dari kalimat komentar yang disampaikan oleh setiap pengguna secara efektif dan efisien, menghindari kesalahan persepsi masyarakat terhadap komentar yang ada. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam melakukan analisis sentimen, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, sistem ini memiliki nilai evaluasi metrik terbaik yaitu nilai accuracy sebesar 97%, nilai precision sebesar 97%, nilai recall sebesar 98%, dan nilai f-measure sebesar 97%.
Pengembangan Sistem Informasi Penjualan Sayuran berbasis Web dengan menggunakan Metode Waterfall Studi Kasus:(Agro Techno Park Universitas Brawijaya)
Authors: Riski Ida Agustiyan, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Systems; Software Development
Abstract: Agro Techno Park merupakan tempat pengembangan dari hasil pertanian yang dikelola untuk berwirausaha pertanian dan tempat pelayanan teknologi pertanian. tujuan dari Agro Techno Park adalah sebagai pusat penerapan teknologi dibidang pertanian, perikanan, dan peternakan. Salah satu contoh Agro Techno Park yang terletak di Jawa Timur adalah milik Universitas Brawijaya yang berlokasi di Cangar dan Jatikerto. Dalam pemasaran produk Agro Techno Park UB masih menggunakan cara manual, yaitu dengan memasarkan produk melalui jerjaring sosila WhatsApp. Dengan menggunakan metode ini membuat pihak Agro Techo Park UB menemui kesulitan tertentu pada saat menerima pesanan dari pelanggan. Karena pelanggan terkadang memesan produk pada saat pengiriman, sehiingga membuat pihak Agro Techno Park UB akan kembali lagi untuk mengambil pesanan yang telah ditambahkan. Dalam hal ini tentunya banyak menyita waktu dalam melakukan transaksi jual beli. Masyarakat bahkan belum mengetahui bahwa produk sayuran Agro Tecno Park UB dapat dijual dengan sayuran yang berkualitas. Untuk mengatasi masalah tersebut, penulis mengembangkan Sistem Informasi Penjualan Sayuran yang terdapat di Agro Techno Park UB. Sistem ini dikembangkan untuk memudahkan transaksi jual beli pada Agro Techno Park UB dan memperluas segmen pemasaran produk sayuran yang dijual. Pengembangan sistem yang dilakukan dengan berbasis website dan menggunakan model waterfall dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP pada framework Laravel. Sistem akan diuji dengan menggunakan metode …
Optimasi Gizi Bahan Makanan pada Anak-Anak untuk Tumbuh Kembang menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Dinas Kesehatan Kabupaten Kediri)
Authors: Putri Ratna Sari, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Sekitar 70% orang tua di kabupaten Mojo masih kurang menau perihal makanan yang mengandung gizi optimal untuk anak-anak. Gizi yang tidak optimal akan menyebabkan penyakit pada anak dan membuat tumbuh kembang yang tidak sempurna. Di Kabupaten Kediri sendiri banyak anak yang mengalami kelebihan gizi atau sering disebut dengan obesitas. Angka obesitas di Kabupaten Kediri mencapai 80%. Permasalahan optimasi gizi bahan makanan dapat diselesaikan dengan algoritma optimasi, yaitu Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan algoritma yang menggunakan dasar seleksi alami dan evolusi dari biologi, serta dapat mengkombinasikan deretan struktur dengan informasi dengan cara acak. Pada penelitian ini untuk mengetahui representasi solusi yang dihasilkan dari algoritma genetika dilakukan pengujian terhadap pengaruh dari nilai parameternya. Hasil parameter yang optimal, yaitu pada generasi sebesar 550, nilai Crossover Extended Intermediate sebesar 0, 6, nilai repricoral exchange mutation 0, 8, dan Popsize 100 dengan menggunkana parameter yang optimal maka akan diketahui kategori bahan makanan yang optimal, harga yang sesuai berat serta gizi yang dianjurkan bagi pasien. Dari hasil menggunakan pengujian parameter yang optimal di dapatkan paket bahan makanan yang sesuai dengan kebutuhan, selisih, dan harga, pada pengujian di dapatkan selisih kandungan antara bahan makanan dan kebutuhan gizi adalah sebesar 6, 1% dengan harga Rp. 37.722, 00 untuk pasien dengan gender laki-laki dan untuk pasien dengan gender perempuan sebesar 5, 4% dengan harga Rp. 32.040, 00.
Optimasi Multiple Travelling Salesmen Problem Distribusi Produk PT Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) dengan menggunakan Algoritma K-Means dan Algoritma Genetika (GKA)
Authors: Yusuf Afandi, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Distribusi merupakan salah satu hal yang sangat penting agar suatu produk bisa tersampaikan kepada pelanggan/konsumen. Tugas seorang salesman adalah mengunjungi toko atau pelanggan satu hari sebelum barang dikirim untuk menawarkan produk dan mencatat barang pesanan. Faktor yang harus diperhatikan dalam proses tersebut adalah waktu dan biaya yang dibutuhkan harus seminimal mungkin. Salah satu aspek yang dapat memengaruhi kedua faktor tersebut tersebut adalah rute perjalanan yang harus optimal. Pada penelitian kali ini permasalahan yang akan coba diselesaikan adalah tentang optimasi rute distribusi produk pada PT indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) yang memiliki beberapa titik untuk dikunjungi oleh lebih dari satu salesman satu hari sebelum pendistribusian barang. Terdapat beberapa proses untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, yaitu input data berupa data latitude dan longitude, kemudian data tersebut akan dibagi menjadi beberapa klaster sesuai dengan jumlah salesman pada perusahaan, selanjutnya setiap klaster tersebut akan dicari rute terpendeknya untuk 5 hari kerja dan hasil akhirnya seluruh rute terpendek dari setiap klaster akan dihitung total jarak tempuhnya. Berdasarkan dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan data latitude dan longitude yang diperoleh dari PT indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) diperoleh hasil rute yang paling optimal dengan total jarak tempuh 259, 722337 km dengan fitness 0, 385026. Parameter yang paling optimal adalah ketika ukuran populasi 1600, jumlah generasi 800 dengan kombinasi nilai crossover rate (cr) 0, 4 dan …
Optimasi Kombinasi Bahan Makanan untuk Meningkatkan Imunitas dan Pencegahan Dini Tertular Covid-19 pada Usia Dewasa Muda menggunakan Algoritma Genetika
Authors: Anggi Novita Sari, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Pandemi Covid-19 adalah virus baru yang menyerang imunitas tubuh, berbagai langkah dan upaya telah dilakukan untuk mencegah penularan virus tersebut. Permasalahan yang dialami yakni penyebaran Covid-19 sangat cepat, kurang olahraga dan tingkat stres yang tinggi dapat melemahkan imunitas tubuh, dan pola makan yang kurang baik dapat memperburuk imun tubuh. Serta belum adanya sistem berbasis komputer untuk menentukan kombinasi bahan makanan sebagai bentuk pencegahan dini tertular Covid-19. Kemenkes memberikan himbauan pemenuhan gizi seimbang untuk peningkatan imunitas tubuh sehingga dapat mengurangi resiko dari penyakit kronis dan infeksi dengan gizi optimal dapat membangun atau memperbaiki imunitas tubuh agar bekerja dengan baik. Dalam menyelesaikan permasalahan optimasi dapat menggunakan algoritma genetika, yang efektif dalam menyelesaikan …
Implementasi Hybrid Algoritma Genetika dan Simulated Annealing untuk Optimasi Nutrisi Makanan Atlet Endurance
Authors: Shafira Eka Aulia Putri, Bayu Rahayudi, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Makanan merupakan sumber energi yang utama bagi manusia. Energi yang cukup dapat menunjang performa kegiatan setiap harinya terutama bagi para atlet, seperti atlet endurance. Kegiatan olahraga atlet endurance memiliki durasi yang cukup lama sehingga memerlukan banyak energi. Oleh karena itu, pemilihan komponen makanan atlet setiap hari dapat menjadi salah satu faktor penunjang dalam memberikan performa terbaiknya. Penelitian saat ini memberikan solusi berupa rekomendasi bahan makanan dalam 1 hari bagi atlet endurance dengan mempertimbangkan kebutuhan nutrisinya menggunakan metode hybrid algoritma genetika dan simulated annealing. Komponen bahan makanan memiliki jumlah 125 data, terdiri dari makanan pokok, sayur, hewani, dan pelengkap yang memiliki karbohidrat, protein dan lemak di dalamnya. Rekomendasi diberikan dalam bentuk representasi kromosom dari 14 nomor bahan makanan yang terdiri dari 3 paket makanan. Berdasarkan proses pengujian, parameter optimal memiliki populasi sebanyak 1000, 2000 generasi, kombinasi Cr= 0.1 dan Mr= 0.9, T0= 0.7, T= 0.5, nilai alpha= 0.2. Hasil penelitian tersebut menghasilkan rekomendasi komponen bahan makanan dengan mempertimbangkan kebutuhan nutrisi atlet dalam batas toleransi kandungan nutrisi yaitu Â±10% untuk atlet olahraga endurance.
Deteksi Emosi pada Tweet Berbahasa Indonesia tentang Pembelajaran Jarak Jauh menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Pembobotan Kata Term Frequency-Inverse Gravity Moment
Authors: Fira Sukmanisa, Yuita Arum Sari, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pada Desember 2019 di kota Wuhan, China muncul sebuah kasus yang disebut sebagai coronavirus disease 2019 (Covid-19) dan menyebar dengan cepat ke penjuru dunia. Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan pembelajaran jarak jauh (PJJ) untuk meminimalisir penyebaran Covid-19. Pendapat mengenai PJJ disampaikan oleh masyarakat melalui tweet. Deteksi emosi adalah proses menggolongkan tweet ke dalam kelas emosi. Pembobotan kata merupakan permasalahan dasar dalam klasifikasi teks karena dapat memengaruhi akurasi. TF-IDF adalah salah satu pembobotan kata yang sering digunakan, namun TF-IDF bukan yang paling efektif karena mengabaikan label kelas. Oleh karena itu, deteksi emosi pada tweet dilakukan agar dapat mengetahui emosi tentang PJJ. Pada penelitian ini, deteksi emosi akan melalui beberapa proses yaitu preprocessing, pembobotan kata Term Frequency-Inverse Gravity Moment (TF-IGM), cosine similarity, klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan dataset tidak seimbang, koefisien pembobotan TF-IGM teroptimal bernilai 9 yang menghasilkan accuracy tertinggi sebesar 0, 55 pada k= 25. Penggunaan koefisien pembobotan TF-IGM memberikan accuracy yang kurang stabil jika dibandingkan dengan TF-IGM tanpa koefisien pembobotan. Pembobotan kata TF-IGM dan TF-IDF memiliki nilai accuracy tertingi yang sama, dan jarak antar hasil evaluasi yang kecil pada setiap k yang diujikan.
Penerapan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk memprediksi Harga Cabai Keriting di Kota Malang
Authors: Tara Dewanti Sukma, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Cabai keriting merupakan suatu kebutuhan pokok bagi masyarakat Kota Malang yaitu sebagai pelengkap bumbu masakan, sehingga keberadaannya sering dicari. Hal ini menyebabkan terjadinya fluktuasi akibat pengaruh jumlah permintaan terhadap perubahan harga. Maka diperlukan sistem prediksi harga cabai keriting di Kota Malang guna meminimalisir terjadinya ketidakstabilan harga. Extreme Learning Machine (ELM) merupakan salah satu metode prediksi yang memiliki akurasi tinggi serta waktu eksekusi lebih cepat. ELM tidak mempunyai fungsi seleksi fitur, sehingga diperlukan metode optimasi seperti Particle Swarm Optimization (PSO). PSO diimplementasikan sebagai solusi untuk mendapatkan bobot yang optimal dengan nilai fitness sebagai pembandingnya. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan terhadap harga cabai keriting didapatkan nilai rata-rata MAPE sebesar 1, 133803% serta nilai rata-rata fitness sebesar 0, 400346 dengan parameter optimal terdiri dari jumlah fitur bernilai 2, hidden neuron sebanyak 3 buah, perbandingan presentase antara data training dan testing sebesar 90%: 10%, bobot inersia bernilai 0, 5, c1 bernilai 3, c2 bernilai 1, 5, nilai batas bawah kecepatan sebesar-0, 8, nilai batas atas kecepatan sebesar 0, 8, populasi sebesar 100, serta dilakukan sebanyak 260 iterasi. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa PSO mampu mengoptimasi bobot ELM sehingga mendapatkan akurasi yang optimal.
Pengembangan Perangkat Lunak untuk Otomatisasi Pengecekan Format Penulisan Dokumen Jurnal Skripsi menggunakan Fitur Tag pada XML (Studi Kasus JPTIIK FILKOM UB)
Authors: Adhitya Wira Castrena, Imam Cholissodin, Bondan Sapta Prakoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Software Development; XML
Abstract: Pemeriksaan dokumen secara manual dapat memakan waktu yang cukup lama dan dapat memiliki margin kesalahan yang tinggi apabila pemeriksaan yang dilakukan tidak teliti. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan aplikasi pemeriksa dokumen secara otomatis. Aplikasi pemeriksa dokumen secara otomatis dapat mengurangi waktu pemeriksaan dokumen dengan signifikan. Dengan kata lain, dokumen yang dapat diproses menjadi lebih banyak dalam kurun waktu yang sama. Pada penelitian ini, dokumen yang menjadi dasar dalam pengerjaan penelitian adalah dokumen jurnal skripsi pada Jurnal JPTIIK milik Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Metode yang digunakan adalah string matching dengan menggunakan bahasa pemrograman XML. Program akan membaca dan mengambil metadata yang ada pada dokumen, seperti ukuran font, jenis font, modifikasi terhadap tulisan (bold …
Pengelompokan Sentimen Pada Twitter Tentang Pendapat Masyarakat Terhadap Karantina Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode DBSCAN
Authors: Noerhayati Djumaah Manis, Yuita Arum Sari, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Clustering
Abstract: Penyakit Virus Corona 2019 (COVID-19) kini telah menyebar dengan cepat ke seluruh dunia sejak Desember 2019 sehingga dilakukan karantina untuk membatasi terjadinya penyebaran penyakit. Pemberlakuan karantina menimbulkan pro dan kontra dari masyarakat yang membuat masyarakat mengungkapkan segala pendapat dan kritikan mereka melalui Twitter. Namun setiap tweet yang di unggah oleh masyarakat tidak mengandung makna yang sesuai sehingga perlu dilakukan analisis sentimen. Mekanisme klasifikasi dapat digunakan untuk menentukan polaritas sentimen tetapi klasifikasi masih memiliki kekurangan. Pada klasifikasi terdapat unsupervised classification atau pengelompokan. Metode K-Means sering digunakan untuk pengelompokan, namun masih memiliki kelemahan. Maka dari itu, penelitian ini melakukan pengelompokan sentimen pada Twitter tentang pendapat masyarakat terhadap karantina selama pandemi COVID-19 dengan menggunakan metode DBSCAN. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan data sebanyak 200 data mendapatkan nilai silhouette coefficient terbaik yaitu 0, 32 pada nilai epsilon sebesar 20 dan minPts sebesar 15, sedangkan nilai davies bouldin index terbaik yaitu 0, 10 pada nilai epsilon sebesar 15 dan minPts sebesar 15. Penelitian ini juga mendapatkan hasil analisis lebih banyak pada sentimen netral yang berarti bahwa masyarakat berpendapat netral terhadap karantina selama pandemi COVID-19.
Penerapan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Pria
Authors: Nadia Siburian, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Fuzzy Logic
Abstract: Infeksi menular seksual merupakan salah satu penyakit berbahaya yang penyebarannya semakin meluas setiap tahun terkhusus di kota Malang. Salah satu kota pendidikan ini memiliki populasi manusia yang terus bertambah setiap tahunnya sehingga dapat menjadi pemicu menularnya virus penyakit infeksi menular seksual terutama bagi orang yang melakukan hubungan seksual. Berdasarkan informasi Dinas kesehatan Malang, sebagian besar orang terkena penyakit menular seksual tanpa menyadari gejala yang timbul dalam diri mereka. Dibandingkan dengan wanita, pria lebih banyak yang mengidap infeksi menular seksual. Penyakit menular seksual pada pria seperti Sifilis, HIV, Gonore, Herpes dan Kutil memiliki gejala yang mempunyai kemiripan pada masing-masing penyakit sehingga sulit untuk membedakannya. Untuk mengetahui dan mengurangi kesalahan dalam memprediksi suatu penyakit, digunakan metode Fuzzy k-Nearest Neighbor pada penelitian ini untuk membantu mengklasifikasikan penyakit menular seksual. Proses klasifikasi memiliki tiga tahapan yaitu proses inisialisasi fuzzy. Proses algoritme kNN dan proses fuzzy kNN. Pada pengujian penelitian digunakan pengujian pengaruh terhadap nilai K, pengujian K-Fold Cross Validation dengan menggunakan 60 data yang terbagi menjadi 10-fold dan didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 91, 67% dengan K= 5 kemudian pengujian performa antar kelas menggunakan confusion matrix untuk menentukan nilai Precision dan Recall pada 30 data uji.
Pelatihan Feedforward Neural Network Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Peramalan Harga Saham
Authors: Fildzah Amalia, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Optimization
Abstract: Saham merupakan salah satu bentuk investasi menjanjikan dan sangat fleksibel, para investor dapat menjual sahamnya kapan saja baik sebagian ataupun seluruh sahamnya. Tingginya potensi imbal hasil atau return yang ditawarkan membuat saham menjadi begitu terkenal dikalangan para ivestor. Namun, tingkat partisipasi masyarakat Indonesia dalam berinvestasi di pasar saham masih sangat rendah. Harga saham yang fluktuatif merupakah salah satu faktor orang enggan menjadi investor saham. Oleh karena itu, investasi pada saham memerlukan analisis yang bagus agar para investor dapat meningkatkan keuntungan, salah satunya dengan cara meramalkan harga saham dari waktu ke waktu sehingga harga saham yang akan datang dapat diramalkan dengan melakukan analisis teknis. Pada penelitian ini, peramalan dilakukan dengan menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yaitu Feedforward Neural Network (FFNN) yang dilatih menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO dianggap mampu menggantikan algoritme Backpropagation dalam melatih jaringan. Tingkat error hasil peramalan dihitung menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pada pengujian dihasilkan nilai MAPE terkecil sebesar 1,793% dan nilai fitness sebesar 0, 98239 dengan 4 input layer, 2 hidden layer, dan 1 output layer pada arsitektur jaringannya.
Prediksi Price Earning Ratio Saham Menggunakan Algoritme Kernel Extreme Learning Machine (Studi Kasus: PT TELKOM)
Authors: Mentari Adiza Putri Nasution, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Investasi saham merupakan salah satu investasi yang populer dewasa ini. Investasi ini memiliki karakteristik â€ œhigh risk high returnâ€ yang dapat memberikan ancaman kerugian tersendiri bagi para investor saham. Telah banyak penelitian yang dilakukan terkait pengestimasian pergerakan harga saham, namun prediksi yang dilakukan cenderung fokus kepada pendekatan teknikal tanpa memperhatikan pendekatan fundamental yang tidak kalah esensial. Salah satu metode dengan pendekatan fundamental yang telah banyak digunakan yaitu metode Price Earning Ratio. Algoritme Extreme Learning Machine merupakan algoritme yang telah teruji dalam peramalan saham dengan performa yang tinggi dan learning speed relatif rendah, namun metode ini memiliki kelemahan dalam penentuan bobot dan bias yang acak sehingga mengurangi stabilitasnya. Kernel Extreme Learning Machine menawarkan pemanfaatan fungsi kernel yang dapat memberikan stabilitas dan performa yang tinggi dengan learning speed relatif rendah. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh nilai kesalahan dengan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) paling optimal sebesar 2, 78021%, dengan jumlah fitur 8, rasio data training dan testing sebesar 90%: 10%, menggunakan fungsi kernel Polynomial dengan nilai parameter 1, serta menggunakan nilai koefisien regularisasi (Î») sebesar 1000. Dilakukan pula evaluasi dengan Nested Cross Validation yang memberikan nilai MAPE sebesar 6, 385713%.
Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Menggunakan Algoritme Ant Colony Optimization (Studi Kasus: MI Salafiyah Kasim Blitar)
Authors: Moh Ibnu Assayyis, Imam Cholissodin, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization; Ant Colony Optimization
Abstract: Mobilitas adalah perpindahan dari suatu tempat ke tempat yang lain, yang mana dalam penerapannya mobilitas membutuhkan alat yang mampu mendukung. Bidang yang erat kaitannya dengan mobilitas adalah transportasi. Penggunaan transportasi diterapkan di MI Salafiyah Kasim sebagai solusi untuk meringankan beban wali murid. Dikarenakan wali murid tidak bisa setiap harinya menjemput anak mereka dari sekolah, terlebih usia para siswa yang masih sangat muda dan mengkhawatirkan apabila harus menuju ataupun pulang dari sekolah sendirian serta jarak antara sekolah dan rumah cukup jauh. Optimasi pada transportasi pribadi milik sekolah ini, nantinya diharapkan membawa solusi yang optimal untuk meminimalisir kendala, seperti: kurangnya efisiensi dalam waktu pengantaran, kecelakaan lalu lintas, hingga menghemat anggaran pihak sekolah. Ant Colony Optimization (ACO) menjadi algoritme pilihan untuk mengoptimasi permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP). Pada penelitian kali ini, data berupa pembagian kloter pengantaran siswa menuju rumah yang dibagi 2 kloter. Dimana jumlah siswa keseluruhan adalah 44 orang, sebanyak 20 orang pada kloter pertama dan 24 orang pada kloter kedua. Dari hasil pengujian didapatkan hasil optimasi terbaik yaitu sebesar 5,711 km (22, 71%) pada kloter pertama dan 34, 5551 km (62, 14%) pada kloter kedua.
Pelatihan Pelaporan Keuangan Berbasis Aplikasi di Lingkup Antar RT dalam RW Kelurahan Kauffman Kecamatan Klojen Malang
Authors: Lailil Muflikhah
Journal: JAST
Year: 2020
Topics: Finance; Software Development
Abstract: Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi untuk aplikasi keuangan berbasis online telah banyak dikembangkan, diantaranya di bidang perbankan, keuangan, transportasi, jual beli, kesehatan, dan sebagainya. Demikian juga aplikasi berbasis perangkat bergerak seperti telepon seluler, komputer, laptop maupun lainnya juga sudah lazim dan banyak digunakan oleh masyarakat. Berdasarkan kondisi tersebut, maka dilaksanakan kegiatan pengabdian masyarakat antar RT dalam satu RW di wilayah Kelurahan Kauman Kecamatan Klojen Kota Malang (khususnya RT-02 dan RT-03 di RW-03) untuk menggunakan aplikasi keuangan. Aplikasi yang dikembangkan diharapkan dapat mempermudah dalam melakukan pengelolaan keuangan di tingkat RT, sehingga lebih efektif, efisien, akurat dan transparan. Tahapan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini diawali dengan melakukan observasi dan survei khususnya RT-02 dan RT-03 di RW-03 Kelurahan Kauman Kecamatan Klojen Kota Malang. Hasil survei ini dijadikan dasar implementasi aplikasi keuangan yang dikembangkan. Selanjutnya dilakukan sosialisasi dan pelatihan penggunaan aplikasi yang telah berhasil dikembangkan dari referensi terpilih, agar masyarakat lebih terbiasa dalam menggunakan sistem layanan keuangan tersebut. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan pengelolaan layanan keuangan menjadi lebih mudah dan pengguna aplikasi juga dimudahkan dengan adanya fitur-fitur yang telah disediakan. Hasil dari kegiatan ini yaitu, Sistem Pengelola Keuangan RT (SIPUT) dapat diakses dalam berbagai platform baik perangkat PC desktop maupun web, lalu …
Optimasi Variasi Menu Makanan Sesuai Gizi Pada Anak Panti Asuhan Dengan Improved Particle Swarm Optimization
Authors: Aldino Caturrahmanto, Lailil Muflikhah, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Particle Swarm Optimization
Abstract: Dalam menjaga kesehatan dan pertumbuhan, semua makhluk hidup memerlukan zat yang kita sebut Gizi. Namun, gizi yang berlebih maupun kurang menyebabkan berbagai permasalahan yang mengganggu pertumbuhan serta kesehatan individu. Sayangnya masih dapat dijumpai permasalahan gizi di berbagai tempat, salah satunya di panti asuhan. Improved Particle Swarm Optimization adalah salah satu algoritme evolusi yang memiliki konsep pencarian nilai yang optimal terinspirasi dari sekumpulan burung dalam mencari makanan untuk meningkatkan kemampuan algoritme evolusi pada saat pencarian local optima sementara tetap menjaga kemampuannya dalam pencarian global optima. Pencarian solusi rekomendasi menu makanan didapat dari penghitungan kecepatan setiap partikel dan menghitung posisi partikel baru yang nantinya akan merepresentasikan menu makanan. Hasil dari pengujian menunjukkan nilai fitness terbaik didapatkan dengan parameter: jumlah partikel= 70, parameter C1 dan C2= 2, 0. Algoritme ini bisa memberikan rekomendasi daftar menu makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi untuk suatu populasi tiap harinya, namun biaya yang direkomendasikan masih melebihi batas yang ditentukan
Features Reduction Using Deep Miden Algorithm for Classification of Cancer Based on Itemset Sequent of Protein TP53
Authors: Imam Cholissodin, Dian Eka Ratnawati, Edy Santoso, Nurul Hidayat
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Deep Learning
Abstract: Cancer disease has so far been difficult to identify because it is a combination of many multiple factors, one of which is due to genetic changes that can cause gene mutations. The P53 gene is the most common genetic sign found in human cancer. Normal cells have a wild type (normal) p53 protein that can function to control Deoxyribonucleic Acid (DNA) division. The P53 gene occurs because of the DNA mutation process. If this DNA has undergone a mutation, then the composition of the existing protein will change, making it difficult to detect cancer. This research develops a new method to reduce data dimensions based on data sequential patterns. This study used protein data P53. The data contains a set of characters with a length of 394 characters or 394 features. Dimension reduction needs to be done to speed up computing time without reducing the accuracy produced. The first step is looking for a sequence …
Optimasi Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) Pada Angkutan Sekolah Dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Yayasan Pembina Muslim Daarussalaam Sangatta)
Authors: Ageng Wibowo, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Yayasan Pembina Muslim Daarussalaam adalah lembaga pendidikan yang berada di Swarga Bara, Sangatta Utara, Kabupaten Kutai Timur, Kalimantan Timur. Pada saat ini Yayasan menyediakan 8 angkutan sekolah yang digunakan untuk memberikan layanan antar jemput bagi 160 siswa TK dan SD Islam Terpadu Daarussalaam. Saat ini penentuan rute antar jemput siswa ditentukan sendiri oleh driver angkutan sekolah. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan rute antar jemput siswa yang optimal yang akan membantu driver angkutan sekolah. Permasalahan penelitian ini adalah permasalahan Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) dan salah satu metode optimasi yang dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah algoritme genetika. Penelitian ini menggunakan representasi permutasi, representasi kromosom dibagi menjadi 3 cluster yaitu penjemputan (cluster 1), pengantaran 1 (cluster 2), dan pengantaran (cluster 3). Kemudian dilakukan proses reproduksi yaitu crossover dengan metode ordered crossover dan mutasi dengan metode swap mutation untuk kemudian dilakukan proses seleksi menggunakan metode elitism selection. Parameter algoritme genetika yang digunakan yaitu 10.000 generasi, ukuran populasi sebesar 90, serta dengan kombinasi nilai cr= 0, 6 dan mr= 0, 4. Penelitian ini menghasilkan nilai fitness rata-rata sebesar 3,047. Dengan menggunakan hasil dari penelitian ini, Yayasan Pembina Muslim Daarussalam dapat mengurangi jarak tempuh sebesar 400, 82 KM dan waktu tempuh sekitar 877 menit.
Convert Probability Network to Artificial Neural Network based on position, time and speed of events
Authors: Imam Cholissodin
Journal: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Year: 2019
Topics: Artificial Neural Networks; Probability Networks
Abstract: Building a probability function to get the best answer between events in many review problems is a very complex one. In this study, several events were given as a case study to find a solution, after which an analysis will be carried out when and where the event contained position and time features. So that the distance factor, travel time factor and speed factor for each event can be calculated. Then a concept comparison between Probability Network from the Bayes Theorem versus Artificial Neural Network (ANN) was made, accompanied by a review of the Propositional Logic (PL) or First Order Logic (FOL) concept compared to using the Uncertainty concept in calculating the probability of an eventin a pseudo event that has often been ignored because it is considered to have no influence and the probability is small whereas it can be the opposite. In fact, sometimes, the pseudo event is the main factor determining …
Implementasi Komputasi Paralel GPU pada Algoritme Cellular Automata Menggunakan CUDAÂ®
Authors: Muhammad Rizal Ma'rufi, Imam Cholissodin, Eriq Muh Adams Jonemaro
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Parallel Computing; GPU Computing
Abstract: Perkembangan industri video game modern ini berkembang dengan sangat cepat. Perkembangan industri ini juga harus diimbangi dengan peningkatan kualitas dan waktu produksi dari produsen video game, mengingat kompetisi dalam industri ini akan semakin ketat. Procedural Content Generation (PCG) merupakan inovasi yang cukup cocok untuk situasi tersebut. Dalam dunia PCG banyak sekali algoritme yang dapat digunakan, salah satu contoh algoritme yang sering digunakan adalah algoritme cellular automata (CA). Namun CA memiliki masalah pada efisiensi, masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan komputasi paralel. Dalam penulisan ini komputasi paralel diimplementasikan menggunakan teknologi CUDAÂ®. Namun muncul permasalahan lain, yaitu hasil map dari CA tidak selalu dapat dimainkan, permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan algoritme flood fill. Pada …
Penentuan Seleksi Atlet Taekwondo Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)
Authors: Uswatun Hasanah, Imam Cholissodin, Mochammad Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Support Vector Machine
Abstract: Seni bela diri merupakan sebuah kesenian yang di pergunakan untuk pertahanan, melindungi atau pembelaan diri seseorang ketika mengalami bahaya. Taekwondo merupakan seni bela diri yang berasal dari Negara Korea yang menggunakan tangan dan kaki dengan aturan serta etika kedisplinan. Latihan fisik yang umum di persiapkan oleh seorang taekwondoin yaitu MTH, lari 300 meter, lari bolak-balik 6 meter, tendangan samping, tendangan belakang, tendangan depan, tendangan sabit, tangkisan, pukulan, kuda-kuda, loncat tali, push up, sit up, pull up, back up, triple hop. Tujuan penelitian ini dapat menerapkan algoritme support vector machine dalam menentukan seleksi atlet taekwondo. Pada penelitian ini menggunakan 116 data set yang memiliki 16 parameter. Kemudian data dibagi menjadi data uji dan data latih dimana dengan mneggunakan metode K-Fold Cross Validation, dengan k= 10. Hasil dari implementasi algoritma support vector machine untuk penentuan seleksi atlet taekwondo dalam klasifikasi lolos dan tidak lolos didapatkan hasil akurasi terbaik dengan parameter yang digunakan yaitu perbandingan rasio data= 90%: 10%, parameter (lamda)= 10, parameter(gamma)= 0.001, parameter (konstanta)= 1, parameter(epsilon)= 0.001, iterasi maksimum 30. Sehingga rata-rata akurasi yang didapatkan yaitu 100%.