Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Analisis sentimen aplikasi MyXL menggunakan metode support vector machine berdasarkan ulasan pengguna di Google Play Store
Authors: Dimas Diandra Audiansyah, Dian Eka Ratnawati, Buce Trias Hanggara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Review on Google Play Store is one of the features used to provide a rating of an application. MyXL is a self-service application provided by PT XL Axiata Tbk on the Google Play Store that is useful for users to perform XL services easier such as activating internet packages, checking credit, checking remaining quota, etc. However, the review on the application is only in the form of text with no specific meaning and there are some high ratings but the reviews given are negative reviews, for that a sentiment analysis is needed that can classify reviews as user sentiment. In this research, the scraping stage was carried out for collecting application user review data, followed by the text preprocessing stage to process data by selecting data and turning it into more structured data. The data from the text preprocessing were word weighted using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. Then sentiment classification is carried out using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The best results were obtained with the SVM algorithm for sentiment testing for 2 classes using the value of training data and test data of 80%: 20%, the total data is balanced with 160 positive and 160 negative data, experiments with cross validation K= 5 and the use of a linear kernel. The results obtained for the average value of 88% accuracy, 88% precision, 88% recall and 88% f-measure.
Klasifikasi Citra Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dengan Metode Convolutional Neural Network pada Perangkat Lunak berbasis Android
Authors: Sherryl Sugiono Sindarto, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) yang dibakukan merupakan salah satu media yang membantu komunikasi sesama kaum tunarungu dan tunawicara di dalam masyarakat yang lebih luas. Terhitung 211.889 penduduk Indonesia merupakan penyandang disabilitas yang terdiri dari 6.5%(13.802) adalah tunarungu dan 2.6%(5.580) adalah tunawicara. Banyak orang awam belum mengerti bahasa isyarat yang menjadi batasan untuk berkomunikasi dengan kaum tunarungu dan tunawicara. Penelitian ini mengembangkan aplikasi IBIS dengan sistem penerjemah bahasa isyarat secara langsung. Sistem penerjemah bahasa isyarat secara langsung dikembangkan menggunakan metode convolutional neural network dengan Tensorflow Lite Model Maker sebagai media pengembangannya. Peneliti menggunakan metode convolutional neural network karena hasil akurasi yang relatif tinggi untuk model deteksi objek. Model diintegrasikan ke aplikasi berbasis Android yang dikembangan dengan framework Flutter. Pengembangan aplikasi IBIS dimulai dari perancangan sistem dan antarmuka menggunakan metode perancangan waterfall. Selanjutnya dilakukan implementasi sistem sesuai dengan kebutuhan yang didefinisikan. Integrasi model menggunakan plugin tflite_flutter dan tflite_flutter_helper. Setelah itu dilakukan pengujian terhadap aplikasi IBIS dan model deteksi objek. Pengujian aplikasi terdiri dari pengujian validasi dan pengujian usability. Pengujian validasi menggunakan metode blackbox dengan hasil pengujian menunjukkan fungsionalitas sistem sesuai dengan kebutuhan yang didefinisikan. Pengujian usability dengan metode …
Pemanfaatan Teknologi Firebase dalam Pengembangan Aplikasi Pengelolaan Stok Barang Berbasis Mobile pada Rumah Makan Nakamse Malang
Authors: Ryan Leonardo, Issa Arwani, Dian Eka Ratnawati, P Korespondensi
Journal: Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi
Year: 2020
Topics: Mobile Development; Firebase
Abstract: Nakamse merupakan salah satu rumah makan yang menawarkan konsep unik dan menarik kepada konsumennya. Oleh sebab itu, Nakamse menjadi salah satu usaha kuliner yang kini sedang tumbuh sangat pesat di kota Malang. Hal tersebut dapat dilihat dari bertambahnya jumlah store yang dimiliki dalam kurun waktu dua tahun terakhir. Seperti halnya rumah makan lain, setiap store Nakamse membutuhkan pasokan bahan makanan dari gudang utama yang mereka miliki. Namun dalam proses pendistribusian barang tersebut sering kali terjadi duplikasi data dan kesalahan pencatatan barang, hal tersebut terjadi diakibatkan manajemen gudang yang masih dilakukan dengan cara manual. Oleh karena itu, diperlukan sebuah perangkat lunak yang dapat melakukan pengelolaan terhadap stok barang yang ada di gudang. Perangkat lunak ini dikembangkan dengan menggunakan metode waterfall dan …
Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Data Berdasarkan Kode Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor
Authors: Yunita Dwi Alfiyanti, Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Chemistry
Abstract: Senyawa merupakan zat tunggal kimia dari dua atau lebih unsur kimia yang membentuk ikatan dan dapat diuraikan. Senyawa dibagi menjadi senyawa aktif dan senyawa tidak aktif. Senyawa aktif adalah senyawa kimia yang memiliki farmakologi atau kegunaan. Senyawa memiliki susunan yang sulit diolah pada komputer, untuk itu diciptakan kode yang mudah untuk diproses menggunakan komputer. Kode tersebut adalah SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) yang adalah suatu kode ikatan kimia modern yang akan dikonversi menjadi sebuah baris sehingga memudahkan proses klasifikasi pada sistem. Karakter khusus pada SMILES didapat dengan melakukan preprocessing dengan hasil berupa 11 fitur yang terdiri dari atom B, Br, C, Cl, F, I, N, O, P, S dan OH. Fitur-fitur tersebut kemudian digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor, dimana algoritme ini merupakan pengembangan dari metode KNN yang terdiri dari dua pemrosesan, validasi data latih dan pembobotan. Klasifikasi fungsi senyawa aktif bertujuan untuk mempermudah pengelompokkan senyawa aktif berdasarkan farmakologinya melalui bantuan teknologi informasi dan perosesan ilmu komputer, dimana selama ini pada bidang kedokteran memerlukan waktu yang lama dalam penentuannya karena menggunakan tes laboratorium. Pengujian yang telah dilakukan menggunakan data sebanyak 260 yang terbagi menjadi 2 kelas kategori yaitu kelas Saraf dan kelas Jantung yang terdiri dari 90%(234 data) data latih dan 10%(26 data) data uji. Pengujian tersebut mendapatkan hasil berupa nilai akurasi sebesar 73 …
Implementasi Algoritma Support Vector Machine dan Model Bag-of-Words dalam Analisis Sentimen mengenai PILKADA 2020 pada Pengguna Twitter
Authors: Raja Farhan Ramadha Pohan, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Media sosial adalah platform digital yang digunakan untuk mengumpulkan informasi. Salah satu contoh media sosial di Indonesia dengan jumlah pengguna paling banyak adalah Twitter. Twitter merupakan salah satu platform media sosial berbentuk microblog, yang memiliki fungsi utama untuk bertukar opini dan berbagi ide. Salah satu topik yang sempat ramai diperbincangkan di Twitter adalah pelaksanaan Pilkada 2020. Pilkada 2020 ini mengundang perhatian banyak pengguna Twitter karena pelaksanaannya dilakukan ditengah pandemi. Tweets atau cuitan para pengguna Twitter disini dijadikan objek untuk melakukan analisis sentimen terhadap topik terkait. Proses analisis sentimen ini dilakukan dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine untuk melakukan pengelompokan tweets positif dan negative. Penelitian ini menggunakan 400 tweets yang terdiri dari 187 tweets positif dan 213 tweets …
Pengelompokan Fungsi Aktif Senyawa Data SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) Menggunakan Metode K-Means Dengan Inisialisasi Pusat Klaster Menggunakan Metode …
Authors: Sherly Witanto, Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Clustering
Abstract: Senyawa aktif mempunyai salah satu kegunaan sebagai bahan obat-obatan yang mampu mencegah maupun menyembuhkan penyakit. Sebagian senyawa aktif sudah ditemukan fungsinya dan sebagian lagi masih dalam tahap penelitian. Saat ini di Indonesia masih belum ada program yang mampu mengklasifikasi senyawa kimia sebagai obat untuk penyakit tertentu. Notasi SMILES merupakan konversi senyawa kimia dalam bentuk notasi baris. Notasi SMILES mampu memberikan kemudahan pada proses komputerisasi pada klasifikasi senyawa kimia. Klasifikasi atau pengelompokan notasi SMILES dilkukan dengan mengambil nilai 11 fitur atom B, S, N, O, I, F, C, P, Cl, Br dan OH yang ada pada senyawa tersebut. Sebelum diproses, untuk mendapatkan nilai fitur dilakukan proses dengan membagi masing-masing jumlah atom dengan panjang senyawanya. Algoritme K-Means merupakan metode klastering yang paling banyak digunakan karena bersifat mudah dan sederhana. Pengelompokan fungsi aktif menggunakan metode K-Means mempunyai kelemahan pada proses inisialisasi klaster yang bersifat random, sehingga digunakan metode heuristic o (n logn) untuk mendapatkan inisial klaster dengan nilai yang lebih baik. Berdasarkan perangkat lunak yang telah dibuat, pengujian dilakukan dengan menggunakan data latih sebanyak 512 dan data uji sebanyak 128. Akurasi yang diperoleh dari pengujian yaitu sebesar 63% dan pengujian menggunakan ÂK-Fold Cross Validation dengan 10 kali pengujian menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 52, 58%. Pengujian menggunakan K-Means dengan heuristic o (n logn) menghasilkan …
Root Cause Analysis (RCA) berbasis Sentimen menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)(Studi Kasus: Pengunjung Kolam Renang Brawijaya)
Authors: Nanda Petty Wahyuningtyas, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Ulasan merupakan salah satu media yang dapat digunakan untuk melakukan analisis untuk meningkatkan pelayanan dan kebutuhan bisnis. Ulasan pengunjung kolam renang Brawijaya dapat dilakukan analisis sentimen dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Ulasan pengunjung dapat diperoleh melalui media sosial Google Review. Ulasan pada Google Review diperoleh dengan scraping menggunakan extension Instant Data Scraper yang disediakan oleh Google Chrome. Data ulasan pengunjung kolam renang Brawijaya yang diperoleh melalui proses scraping untuk analisis sentiment metode K-NN berjumlah 326 data positif dan 301 data negatif. Data ulasan akan dilakukan preprocessing dengan empat tahap tahap seperti, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Preprocessing tahap stop word removal dan stemming menggunakan kamus bahasa yang dibuat manual sesuai dengan kebutuhan dokumen agar hasil preprocessing lebih baik. Hasil pengujian kinerja sistem terhadap metode K-NN mendapat nilai tertinggi pada k= 3 dan k= 4. Nilai k= 3 menghasilkan nilai accuracy sebesar 0, 76, precision sebesar 0, 77, dan recall sebesar 0, 75. Nilai k= 4 menghasilkan nilai accuracy sebesar 0, 76, precision sebesar 0, 76, dan recall sebesar 0, 76. Hasil pengujian K-NN akan dilanjutkan untuk menganalisis akar permasalahan dengan menggunakan metode Root Cause Analysis (RCA). Analisis RCA dapat dilakukan dengan menggunakan diagram Fishbone agar lebih mudah dalam menganalisis akar permasalahan.
Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di Universitas Brawijaya menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Sobakhul Munir Siroj, Issa Arwani, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Akibat pandemi virus Covid-19, Universitas Brawijaya melaksanakan sistem pembelajaran daring. Pelaksanaan pembelajaran daring di Universitas Brawijaya menuai banyak pendapat positif dan pendapat negatif di twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kecenderungan pendapat positif dan pendapat negatif melalui proses klasifikasi sentimen, serta mengetahui beberapa hal yang sering dikeluhkan dalam pelaksanaan pembelajaran daring di Universitas Brawijaya. Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor pada aplikasi RapidMiner. Proses klasifikasi sentimen dilakukan melalui empat tahapan utama, yaitu tahap pengumpulan data, tahap pra-pemrosesan data dan pembobotan term, tahap klasifikasi, dan tahap pengujian. Selain itu, dilakukan juga tahap perhitungan frekuensi kemunculan kata secara terpisah. Pada klasifikasi, didapatkan hasil bahwa 50, 8% sentimen memberikan pendapat negatif, sedangkan sisanya 49, 2% memberikan pendapat positif. Pada proses perhitungan frekuensi kemunculan kata, didapatkan lima kata yang sering dikeluhkan, yaitu kata â€ œofflineâ€, â€ œdosenâ€, â€ œtugasâ€, â€ œkuotaâ€, dan â€ œuktâ€. Pada proses pengujian, dilakukan uji variasi nilai k dan pengaruhnya terhadap accuracy, precision, dan recall. Pada pengujian, dilakukan juga proses analisis hasil pengujian, pengujian cross validation, dan tahap feedback. Pada pengujian, didapatkan hasil nilai accuracy, precision, dan recall terbaik secara berturut-turut adalah 80% untuk k= 7, 81, 48% untuk k= 7, dan 88, 89% untuk k= 23.
Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Undang-Undang Cipta Kerja Menggunakan Algoritma Backpropagation dan Term Frequency-Inverse Document Frequency
Authors: Muhammad Kevin Sandryan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Media sosial merupakan wadah bagi masyarakat untuk membagikan pandangan mereka pada suatu hal atau kejadian tertentu. Salah satu hal yang diperbincangkan di media sosial adalah Undang-Undang Cipta Kerja (UU Cipta Kerja). UU Cipta Kerja merupakan Undang-Undang yang memuat penyederhanaan regulasi terkait kegiatan perizinan dalam memulai berusaha dan investasi dengan tujuan meningkatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia. Twitter merupakan media sosial dimana banyak penggunanya membagikan opini mereka terkait Undang-Undang Cipta Kerja. Maka dari itu, Twitter dapat menjadi sumber untuk melakukan analisis terhadap opini penggunanya terkait UU Cipta Kerja. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen pada tweet (istilah untuk konten yang diunggah ke Twitter) mengenai UU Cipta Kerja dengan mengklasifikasikan tweet ke dalam dua kategori, yaitu sentimen positif dan negatif. Proses klasifikasi dilakukan dengan mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan algoritma pelatihan Backpropagation dan pembobotan term menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) ke dalam bahasa pemrograman Python. Terdapat beberapa tahapan pada penelitian ini, yaitu data scrapping, data labeling, preprocessing, term weighting, pelatihan, pengujian, serta evaluasi performa. Performa terbaik yang didapatkan oleh JST adalah akurasi sebesar 95%, precision sebesar 98%, recall sebesar 92.4%, dan f-measure sebesar 95.1%. Nilai tersebut diperoleh ketika Jaringan Syaraf Tiruan melakukan pelatihan sebanyak 1500 epoch, 1 hidden …
PSO-ELM with Time-varying Inertia Weight for Classification of SMILES Codes.
Authors: Dian Eka Ratnawati, Marjono Marjono, Widodo Widodo, Syaiful Anam
Journal: International Journal of Intelligent Engineering & Systems
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Classification of active compounds is necessary to trivialize their properties and activities and can be carried out by identifying functional groups and their structures based on the simplified molecular input line entry system (SMILES) code. This study classified active compounds based on the SMILES structure using a combination of the machine learning techniques, extreme learning machine (ELM), and particle swarm optimization (PSO). ELM facilitates learning very quickly and at with high predictive accuracy. The PSO covers the limitations of the ELM, ie, randomly determining the weight and bias, trial, and error in determining the number of hidden neurons. PSO optimizes the weight, bias, and number of hidden neurons. This study’s results indicate that the classification of active compounds’ function based on the SMILES code can be done by the ELM and PSO-ELM with high accuracy. The PSO-ELM can improve the accuracy performance of the ELM classification by optimizing the weight, bias, and number of hidden neurons automatically. Moreover, the proposed PSO-ELM is better than the PSO-ELM for average accuracy, computation time, and standard deviation. The proposed algorithm has the highest average accuracy compared to the ELM by increasing the accuracy to 2.54%, 6.43%, and 3.85% for 2, 3, and 4 classes, respectively. A comparison with other machine algorithms shows that the proposed is superior.
Prediction of active compounds from SMILES codes using backpropagation algorithm
Authors: Dian Eka Ratnawati, Marjono, Syaiful Anam
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Cheminformatics
Abstract: An active compound is a compound which has therapeutic and pharmacological activity that directly impacts the diagnosis, recuperation, palliation, therapy, or prevention of disease. Every active compound has a Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) code. SMILES, proposed by Weininger, is a chemical notation system which represents a simple molecule structure. There are correlations between a molecule’s structure and its activities in that chemicals of similar structures have similar biological activities. This paper will find patterns of SMILES code using a backpropagation algorithm. This method is chosen because of its good ability to make predictions. Prediction of compound activities is interesting because there are a large number of active compounds in the PubChem dataset, but only a few have a known activity. To find an active compound function one uses laboratory tests to extract the …
Klasifikasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan menggunakan Algoritme Decision Tree C4. 5 (Studi Kasus: Desa Mlirip Kabupaten Mojokerto)
Authors: Nabilah Iftah Nella, Nanang Yudi Setiawan, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Decision Trees
Abstract: Bantuan sosial merupakan pemberian bantuan berupa uang atau barang yang didistribusikan kepada individu atau kelompok tertentu. Sebagai bentuk tanggung jawab dalam mengentaskan kemiskinan, pemerintah mengalokasikan biaya untuk menangani hal tersebutsalah satunya adalah Program Keluarga Harapan (PKH). PKH adalah program pemberian bantuan tunai kepada rumah tangga miskin. Salah satu desa yang telah mendapatkan bantuan PKH dari pemerintah adalah desa Mlirip, Kabupaten Mojokerto. Dengan adanya bantuan PKH warga dengan ekonomi rendah merasa sangat terbantu. Tetapi sangat disayangkan, hingga saat ini PKH dianggap masih belum optimal karena banyakbantuan yang tidak tepat sasaran dan kantor kepala desa mlirip belum memiliki acuan dalam memilih keluarga yang benar-benar layak. Klasifikasi dilakukan untuk mengetahui kelayakan penerima bantuan PKH agar tidak salah sasaran. Data yang digunakan adalah data tahun 2020-2021 dengan jumlah data sebanyak 357 data dari 7 dusun di desa Mlirip. Berdasarkan hasil confusion matrix menghasilkan accuracy 71, 1%, precision 90, 9%, recall 70, 4%, dan f1-score 79, 3%. Hasil dari proses klasifikasi divisualisasikan dengan menggunakan dashboard yang menghasilkan SUS Score sebesar 87, 5 yang menunjukkan dashboard dapat diterima stakeholder
Comparative study of sperms motility analysis with CASA by using leja and microscope slide
Authors: Dian Ratnawati, Muchamad Luthfi
Journal: Jurnal Ilmu-Ilmu Peternakan
Year: 2020
Topics: Biology; Medical Technology
Abstract: The aim of this study was to compare the assessment of spermatozoa motility by using leja and microscope slide (MS). Fresh semen of four Ongole crossbred (PO) bulls were collected by using an artificial vagina. The semen with 70% sperms motility was diluted into into 30 million/ml concentration and assessed for its motility by using CASA (SCA 5.2 Microptic). The measured parameters in this study were sperms motility, progressive sperm motility, curve linear velocity (VCL), straight linear velocity (VSL), average pathway velocity (VAP), linearity (LIN), straightness (STR), wobble (WOB), hyperactivity (H), lateral head amplitude (ALH) and beat cross frequency (BCF). The data were analyzed by using independent simple t-test (IBM SPSS statistics 24). The results showed a hyperactive spermatozoa when analyzed by using leja was at 7.3%, higher than assessed with Microscope slide (2.8%). Meanwhile, other motility parameters (motility, progressive motility, VCL, VSL, VAP, LIN, STR, WOB, ALH and BCF) did not show any difference. Microscope slides can be used as a means of supporting sperms motility assesment by using CASA and more efficient.
Klasifikasi Senyawa Kimia dengan Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Isti Marlisa Fitriani, Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Cheminformatics
Abstract: Indonesia mempunyai potensi alam yang besar dengan ditemukannya berbagai spesies tanaman dan hewan. Hal ini menjadi keuntungan bagi masyarakat Indonesia dalam memanfaatkan kekayaan alamnya terutama dalam bidang farmakologi. Dalam bidang farmakologi, senyawa aktif mempunyai manfaat untuk pencegahan dan penyembuhan penyakit. Oleh karena itu, di dalam bidang informatika dilakukan penelitian dengan menciptakan sistem pengelompokan senyawa aktif untuk mengetahui manfaat farmakologinya. SMILES adalah notasi senyawa kimia yang digunakan dalam penelitian ini. Fitur SMILES yang digunakan ada 15, diantaranya atom B, C, N, O, P, S, F, Cl, Br, I, OH,@,=,#, dan (). ELM adalah metode JST yang dapat menjalankan generalisasi dengan bagus dan waktu yang singkat. Pengujian jumlah hidden neuron dengan metode k-fold cross validation terhadap 2 kelas menghasilkan akurasi paling baik 85, 03% pada skenario kelas Metabolisme dan Radang dengan jumlah 5, 10, dan 15 hidden neuron. Pengujian jumlah hidden neuron dengan metode k-fold cross validation terhadap 3 kelas menghasilkan akurasi paling baik 55, 06% pada skenario kelas Metabolisme, Radang, dan Kanker dengan jumlah 300 hidden neuron. Dihasilkan akurasi terbaik pada pengujian 15 fitur sebesar 55, 06% dengan jumlah 300 hidden neuron sedangkan pada pengujian 11 fitur diperoleh akurasi terbaik sebesar 49, 18% dengan jumlah 400 hidden neuron.
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Database Menggunakan Bahasa SQL
Authors: Shafira Margaretta, Issa Arwani, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2043
Topics: Machine Learning; SQL
Abstract: Meningkatnya jumlah data yang disimpan dalam DBMS, mengakibatkan proses data mining kurang efisien diterapkan melalui aplikasi machine learning. Secara umum, proses data mining dilakukan dengan menerapkan beberapa langkah kerja dimulai dari data cleaning, data integration, data selection, data transformation selanjutnya baru dilakukan data mining. Pada serangkaian langkah tersebut, terdapat proses dimana data yang disimpan dalam basis data diambil kemudian diekspor untuk dianalisis. Ekspor data dari database memungkinkan data menjadi tidak aman. Implementasi algoritma data mining pada database, merupakan salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Selain itu, menerapkan proses data mining pada DBMS dapat menjamin keamanan data. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya telah memanfaatkan DBMS untuk menyimpan dan mengelola data mahasiswa. Penerapan proses data mining untuk prediksi keberhasilan studi pada data akademik Fakultas Ilmu Komputer dilakukan dengan mereplikasi database. Dalam mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor pada database, tahap perancangan tabel dilakukan dengan memetakan setiap algoritma menggunakan operasi SQL. Pada tahap perancangan, operasi SQL disimpan kedalam stored procedure. Hasil eksekusi stored procedure diuji dengan membandingkan hasil sistem DBMS MySQL dan hasil aplikasi WEKA, mendapatkan akurasi hasil klasifikasi sebesar 96, 94% menggunakan DBMS MySQL dan 96, 84% menggunakan WEKA.
Penerapan Algoritme C4. 5 untuk Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Menggunakan Kode Simplified Molecular Input Line System (SMILES)
Authors: Mochammad Iskandar Ardiyansyah Rochman, Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Cheminformatics
Abstract: Senyawa merupakan hal yang kerap kali ditemukan didunia ini, dengan wujud zat yang merupakan kumpulan dari senyawa (Berpendidikan, 2015). Senyawa sendiri terbagi atas senyawa aktif dan tidak aktif. Senyawa tersebut memiliki fungsi yang mungkin dapat dimanfaatkan untuk beberapa aspek bila memiliki suatu fungsi seperti obat ataupun perangsang suatu hormon bekerja. notasi SMILES (Simplified Molecular Masukan Line System) oleh David Weininger pada tahun 1980. Notasi SMILES memanfaatkan karakter yang ada pada ASCII yang sangat mudah untuk diproses oleh komputer. Proses klasifikasi notasi SMILES akan sangat bermanfaat untuk mengetahu kelas fungsi dari senyawa tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasi fungsi dari senyawa memanfaatkan notasi SMILES dengan menerapkan Algoritme C4. 5 sedangkan objeknya adalah 2 kelas fungsi senyawa, diantaranya adalah kelas kanker dan metabolisme. Fitur yang diuji dari penelitian sebanyak 11 fitur. Hasil dari pengujian terbaik ketika teknik diskritisasi yang dilakukan menggunakan teknik diskritisasi entropy based, melakukan pembagian nilai panjang notasi SMILES pada setiap atribut fitur, dan penggunaan data latih sebanyak mungkin yaitu akan menghasilkan nilai akurasi sebesar 79, 34%. Sedangakan akurasi dari pengujian cross validation menunjukan angka akurasi sebesar 70, 18%.
Improving Performance for Diabetic Nephropathy Detection Using Adaptive Synthetic Sampling Data in Ensemble Method of Machine Learning Algorithms
Authors: Lailil Muflikhah, Fitra A Bachtiar, Dian Eka Ratnawati, Riski Darmawan
Journal: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Medical Diagnosis
Abstract: Nephropathy is a severe diabetic complication affecting the kidneys that presents a substantial risk to patients. It often progresses to renal failure and other critical health issues. Early and accurate prediction of nephropathy is paramount for effective intervention, patient well-being, and healthcare resource optimization. This research used medical records from 500 datasets of diabetic patients with imbalanced classes. The main goal of this study is to get high-performance predictive models for nephropathy. So, this study suggests a new way to deal with the common problem of having too little or too much data when trying to predict nephropathy: adding more data through adaptive synthetic sampling (ADASYN). This technique is particularly pertinent in ensemble machine-learning methods like Random Forest, AdaBoost, and bagging (Adabag). By increasing the number of instances of minority classes, it tries to reduce the bias that comes with imbalanced datasets, which should lead to more accurate and strong predictive models in the long run. The experimental results show an improving 4% rise in performance evaluation such as precision, recall, accuracy, and f1-score, especially for the ensemble methods. Two contributions of this research are highlighted here: first, the utilization of adaptive synthetic sampling data to improve the balance and diversity of the training dataset. The second contribution is incorporating ensemble methods within machine learning algorithms to enhance the accuracy and robustness of diabetic nephropathy detection.
Analisis Sentimen Wisata Alun-Alun Kota Batu menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Authors: Ghani Fikri Baihaqi, Dian Eka Ratnawati, Buce Trias Hanggara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Tourism
Abstract: Alun-alun Kota Batu merupakan salah satu destinasi wisata di Kota Batu yang terletak di pusat Kota Batu dan menjadi ikon kota tersebut. Kota Batu juga merupakan pusat tujuan wisatawan nomor satu di Jawa Timur dengan jumlah wisatawan lebih dari tiga juta setiap tahunnya. Alun-alun Kota Batu menjadi objek wisata murah yang menjadi tujuan utama bagi wisatawan yang berkunjung ke Kota Batu sebelum menuju objek wisata lain yang ada di kota ini. Pengelola wisata alun-alun Kota Batu yaitu dinas pariwisata perlu mengetahui perspektif pengunjung sebagai bahan evaluasi dalam pembangunan infrastruktur dan pelayanan yang lebih baik. Akuisisi data ulasan pengunjung wisata Alun-alun Kota Batu didapatkan dari situs Tripadvisor dengan teknik pengumpulan data menggunakan web scraping. Ulasan dari Tripadvisor akan dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Sebelum melakukan klasifikasi dilakukan text preprocessing untuk mengolah data menjadi data yang lebih terstruktur untuk kebutuhan pada penelitian dan melakukan pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Klasifikasi menggunakan data sebanyak 240 data positif dan negatif untuk klasifikasi pada masing masing Kernel. Hasil terbaik pada pengujian menggunakan algoritma Support Vector Machine yaitu pengujian pada Kernel rbf dan nilai C sebesar 50. Cross Validation yang digunakan pada pengujian ini sebanayak 8 fold dan menghasilkan nilai rata-rata pada parameter dan jumlah fold ini yaitu accuracy sebesar 89, 58%, precision …
Features selection for classification of SMILES codes based on their function
Authors: Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Chemistry
Abstract: The classification of the active compound based on their function is important to be done because most of them are unknown their function. The structure of the active compound can be represented by SMILES code that unique, compact and complete. Preprocessing SMILES code is a crucial task before SMILES codes are classified. In this research, preprocessing is extracting SMILES code into several features. The features must represent patterns or information from SMILES codes because the proper features of the SMILES codes will increase the accuracy of classification results. This paper uses features from SMILES codes directed by an expert and based on the previous research. Features will be normalized and are classified by an efficient and good classification method, Extreme Learning Machine (ELM). The experiment results show that first, adding features will increase the average of the accuracy of the …
Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif berdasarkan Data Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Authors: Dwi Febry Indarwati, Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Chemistry
Abstract: Senyawa dapat dibedakan sebagai senyawa aktif atau yang biasa disebut senyawa bioaktif dan senyawa tidak aktif atau yang biasa disebut senyawa pasif. Saat ini sebagian senyawa aktif sudah diketahui peran farmakologinya namun masih banyak pula yang belum diketahui peranannya atau masih dalam tahap penelitian, sehingga dibuatnya sistem untuk mengelompokkan fungsi senyawa aktif diharapkan dapat menunjang penelitian yang dilakukan oleh kimiawan di laboratorium. Metode Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mengelompokkan fungsi senyawa aktif karena SVM memiliki kemampuan generalisasi yang tinggi tampa membutuhkan dataset tambahan. Untuk memudahkan proses komputasi pada sistem akan digunakan data Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES), dimana data SMILES menggambarkan senyawa kimia dalam notasi baris, dari data SMILES tersebut nantinya akan digunakan 15 fitur. Penelitian dilakukan dengan menggunakan objek sebanyak 3 kelas fungsi senyawa aktif, diantaranya adalah metabolisme, infeksi, dan anti radang. Hasil dari pengujian terbaik ketika menggunakan kernel Gaussian RBF, menggunakan nilai lambda (Î») sebesar 5, nilai complexity sebesar 0, 1, nilai sigma (Ïƒ) sebesar 0, 5, dan dengan jumlah iterasi sebanyak 5 mendapatkan akurasi sebesar 83, 33%.
Faktor-faktor yang mempengaruhi analisis motilitas spermatozoa dengan menggunakan CASA
Authors: Dian Ratnawati, N Isnaini, T Susilawati
Journal: Wartazoa
Year: 2019
Topics: Biology; Reproductive Science
Abstract: Motilitas merupakan parameter yang sangat penting untuk menentukan kualitas semen. Penilaian motilitas spermatozoa dapat dilakukan dengan manual (subyektif) atau dengan CASA. Keunggulan penilaian motilitas menggunakan CASA dibandingkan secara manual adalah lebih obyektif, akurat, cepat, efisien dan mampu memberikan gambaran motilitas spermatozoa secara detail. Namun dalam pelaksanaannya, penilaian dengan CASA menghasilkan data yang bervariasi. Sejauh ini, belum terdapat standar penilaian motilitas spermatozoa dengan CASA, kecuali dengan meminimalkan variasi pada faktorfaktor yang mempengaruhi hasil analisis dengan CASA. Tujuan penulisan ini adalah menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi analisis motilitas spermatozoa dan rekomendasi analisis motilitas spermatozoa dengan menggunakan CASA untuk menghasilkan penilaian motilitas yang optimal. Beberapa faktor yang mempengaruhi hasil analisis motilitas spermatozoa dengan CASA diantaranya: Pengaturan CASA, semen, pengencer semen, konsentrasi spermatozoa, chamber, analis, preparasi sampel dan waktu pelaksanaan analisis. Rekomendasi standar penilaian motilitas dengan menggunakan CASA adalah: Analis yang berpengalaman dan konsisten, preparasi sampel (mixing, pipeting dan sampling) yang tepat, konsentrasi spermatozoa 20 juta/ml, tipe chamber konsisten (dikondisikan 37 C), pengencer yang konsisten dan setingan CASA yang konsisten (frame rate 60 Hz dan frame per field 30) dan pelaksanaan analisis yang cepat (< 2 menit).
Optimasi komposisi bahan makanan atlet olahraga menembak dengan menggunakan metode evolution strategies (ES)
Authors: Nuraini Anitasari, Dian Eka Ratnawati, Titis Sari Kusuma
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Evolution Strategies
Abstract: Sumber energi utama pada manusia untuk dapat melakukan tumbuh kembang agar lebih optimal didapat dari makanan yang dikonsumsinya. Berdasarkan perbedaan kandungan tiap jenis makanan yang terdiri dari karbohidrat, lemak, protein dan sebagainya, maka dibutuhkan diet yang optimal untuk setiap individu. Peran diet optimal ini sangat penting khususnya bagi atlet agar bisa berprestasi. Olahraga menembak merupakan salah satu olahraga yang membutuhkan aspek endurance untuk atletnya. Agar dapat berprestasi, selain dengan latihan rutin maka para atlet juga harus mampu mengatur porsi makanan yang dikonsumsi secara optimal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Evolution Strategies untuk mengoptimasi komposisi bahan makanan atlet menembak dengan total bahan makanan sebanyak 125 bahan. Proses reproduksi menggunakan metode mutation dan proses seleksi menggunakan elitism selection. Berdasarkan hasil dari pengujian parameter, didapatkan ukuran populasi terbaik sebanyak 30 individu, ukuran offspring terbaik sebanyak 7µ, jumlah generasi terbaik sebesar 60 generasi dan dengan rata–rata fitness terbaik 0, 004904. Sedangkan hasil dari uji coba terhadap 4 studi kasus, diketahui bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi berat makanan dengan harga minimal dan diketahui pula rata–rata hasil karbohidrat 90, 1%, lemak 98, 7% dan protein 105, 4% dimana asupan karbohidrat serta lemak dikategorikan cukup dan protein dikategorikan baik menurut indikator ahli gizi dalam melakukan penilaian konsumsi pangan.
Effect of modified CEP-3 diluents with aqueous soybean extract on liquid semen quality in Ongole crossbred bull
Authors: Dian Ratnawati, Kuswati Kuswati, Aulia Puspita Anugra Yekti, Gatot Ciptadi, Sri Rahayu, Trinil Susilawati
Journal: Veterinary World
Year: 2023
Topics: Animal Science; Reproductive Science
Abstract: Background and Aim Egg yolk (EY) is commonly used as an extracellular cryoprotectant in semen diluents but has some negative effects. Therefore, this study aimed to assess the potential of lecithin derived from plants, such as soybeans, as an alternative extracellular cryoprotectant and to characterize liquid semen quality of Ongole crossbred bulls using a modified caudal epididymis plasma-3 [CEP-3 (m)] as a base diluent and aqueous soybean extract (ASE). Materials and Methods A bull with progressive motility (PM) of fresh semen >70% was used. Two soybean extracts were also used, namely, ASE 1 and ASE 2, obtained by extraction procedures 1 and 2, respectively. The study was conducted using an experimental design with 11 treatments and ten replications, with diluents comprising different levels of ASE 1 and ASE 2, as well as a positive control with 10% EY. The parameters measured were motility (M …
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen terhadap Review Produk Aster Kosmetik Malang Marketplace Shopee
Authors: Dhiva Mustikananda, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; E-commerce
Abstract: Aster Kosmetik Malang merupakan toko kencantikan popular yang berada di Kota Malang. Aster Kosmetik menggunakan platform belanja online Shopee sebagai media promosi produk. Belanja online memberi banyak kemudahan ditengah pandemi covid-19. Pada platform belanja online terdapat fitur untuk menambahkan review produk, dimana review produk dapat digunakan sebagai pertimbangan bagi calon pembeli dalam mengambil keputusan. Shopee digunakan sebagai sumber data untuk analisis sentimen terhadap review produk Aster Kosmetik Malang. Data review diklasifikasikan kedalam kategori positif, negatif, dan netral. Pengklasifikasian dilakukan dengan membandingkan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Pada penelitian menggunakan data sebanyak 300 data untuk klasifikasi 3 sentimen yaitu positif, negatif, dan netral kemudian 200 data untuk klasifikasi 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Pengujian dengan membandingkan kedua metode menggunakan parameter uji yang sama yaitu presentase data latih dan data uji 80%: 20% dan cv= 10. Hasil klasifikasi mendapatkan nilai akurasi tertinggi metode Support Vector Machine pada klasifikasi 2 sentimen dengan nilai akurasi 87.56%, precision 88.81%, recall 86.76% dan f-measure 86.85%, hasil akurasi tertinggi pada klasifikasi 3 sentimen metode Support Vector Machine dengan nilai akurasi 79.71%, precision 81.56%, recall 79.56% dan f-measure 79.36%.
Analisis Sentimen Opini Publik pada Media Sosial Twitter terhadap Vaksin Covid-19 menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Term Frequency-Inverse Document Frequency
Authors: Edgar Maulana Thoriq, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Public Health
Abstract: Media sosial adalah suatu wadah bagi masyarakat untuk menyampaikan aspirasi, ide, bahkan kritik mereka. Salah satu kebijakan yang dibuat baru-baru ini oleh pemerintah adalah pemberian vaksin COVID-19. Kebijakan tersebut ramai diperbincangkan di media sosial Twitter dan cukup menuai banyak pendapat yang beragam di masyarakat. Twitter merupakan media sosial yang memiliki basis pengguna cukup besar di Indonesia, dimana mayoritas dari penggunanya menyampaikan opini mereka terkait pemberian vaksin COVID-19. Twitter disini dapat menjadi sebuah sumber data yang dapat dipergunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap kebijakan pemerintah tersebut dengan mengklasifikasikan tweet (istilah konten didalam Twitter) kedalam kategori positif atau negatif. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma klasifikasi yaitu Support Vector Machine dan pembobotan kata dengan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Penelitian ini menggunakan data sebanyak 450 tweet, kemudian pengujian dilakukan dengan menggunakan metode cross validation dengan jumlah fold= 10. Performa terbaik dari algoritma klasifikasi yang diperoleh adalah accuracy sebesar 86%, precision sebesar 88%, recall sebesar 82%, dan f-measure sebesar 85%. Nilai dari performa tersebut diperoleh dengan nilai C sebesar 1 dan nilai iterasi maksimum sebesar 300.
Klasifikasi Tweets Masyarakat yang Membicarakan Layanan GoFood dan GoRide pada GoJek Dimedia Sosial Twitter Selama Masa Kenormalan Baru (New Normal) dengan Metode Naïve Bayes
Authors: Alvian Akmal Nabhan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Transportation
Abstract: Twitter merupakan sebuah media sosial yang tergolong sudah lama digunakan dan masih trend sampai saat ini. Dalam Twitter banyak sekali pengguna yang menuliskan suatu pendapat terhadap suatu hal yang sedang hangat dibicarakan dan menjadi topik perbincangan yang sedang trending. Awal bulan Mei 2020 dunia diguncangkan dengan kehadiran virus COVID-19 atau coronavirus disease yang menyebabkan seluruh kehidupan dibelahan dunia menjadi terkendala, terlebih sektor pemerintah yang berimbas pada kegiatan perekonomian dunia menjadi menurun. Khususnya negara Indonesia, banyak sekali perusahaan yang mengalami bangkrut dan harus melakukan Pemberhentian Hubungan Kerja. Pada saat itu yang sangat terdampak adalah perusahaan sektor transportasi, yaitu transportasi online GoJek pada saat itu yang lagi berhasil menjadi start-up unicorn. GoJek sangat terpuruk akibat diberlakukannya PSBB diberbagai wilayah. Oleh karena itu dilakukanlah pengelompokan tweets oleh masyarakat terhadap layanan yang ada pada GoJek di media sosial twitter selama masa pandemi dan new normal. Layanan GoJek yang digunakan dalam penelitian ini adalah GoFood dan GoRide dengan menggunakan model klasifikasi Naive Bayes serta pengujian menggunakan cross validation dan confusion matrix. Dari klasifikasi tersebut didapatkan hasil akurasi yang baik dengan menggunakan 10-fold dengan rata-rata akurasi 0, 94, precission 0, 73, recall 0, 72, f-measure 0, 72.
Improving the reproductive performance of cows suffering from ovarian hypofunction using herbal supplement
Authors: L Affandhy, M Lufti, F Firdaus, D Ratnawati, R Antari
Journal: Adv. Anim. Vet. Sci
Year: 2021
Topics: Veterinary Science; Herbal Medicine
Abstract: This study aimed to solve the reproductive problems in crossbred cows suffering from ovarian hypofunction (HPO). Twenty-four cows were divided into four treatments with six replications, treatment A concentrate feed (control); treatment B: control+ premix; treatment C control+ two boluses, and treatment D control+ four boluses. The experimental period was 42 days (two estrous cycles). The bolus formulation consisted of vitamin A, vitamin D, vitamin E, zinc, Moringa oleifera and alginate powder. Data analysis using oneway ANOVA with a Completely Randomized Design. The results showed that the lowest number of follicular palpations in cows suffered from HPO was 67% compared to 83% premix administration, while all cows given bolus were obtained follicular palpation or cured 100%. The results showed that the follicle diameters of the four treatments were not significant difference, but the results of rectal palpation were almost palpable, except treatment A on day 21 that could not be palpated on the left follicle and no corpus luteum was found, whereas in treatments B, C and D partially luteal phase were found. It was concluded that the best treatment of HPO in cows suffered from HPO was by providing two boluses, and was administered twice a week.
Karakteristik Semen Sapi Peranakan Ongole (PO) pada Tingkat Umur yang Berbeda di Loka Penelitian Sapi Potong
Authors: M Luthfi, L Affandhy, D Ratnawati
Journal: Prosiding Seminar Nasional Teknologi Peternakan dan Veteriner
Year: 2020
Topics: Animal Science; Breeding
Abstract: Salah satu kunci keberhasilan kebuntingan adalah kemampuan sapi jantan mengawini sapi induk. Sapi jantan sebagai sumber semen harus memiliki kualitas semen yang baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi karakteristik kualitas semen sapi PO jantan pada berbagai umur. Materi yang digunakan sebanyak 25 ekor sapi jantan yang terbagi menjadi 5 kelompok yaitu kelompok I (I-0/pubertas; kelompok II (I-1); kelompok III (I-2); kelompok IV (I-3) dan kelompok V (I-4). Kegiatan ini dilaksanakan dikandang percobaan Loka Penelitian Sapi Potong. Metode penampungan semen dengan elektroejakulator. Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif.. Hasil penampungan menunjukkan rata-rata sapi jantan PO yang berumur I-1 hingga I-3 mengalami kenaikan persentase motilitas individu, konsentrasi dan persentase viabilitas, selanjutnya mulai menurun pada umur I-4. Dapat disimpulkan bahwa …
Factors affecting spermatozoa motility analysis using CASA
Authors: Dian Ratnawati, N Isnaini, T Susilawati
Journal: Indonesian Bulletin of Animal and Veterinary Sciences
Year: 2019
Topics: Biology; Reproductive Science
Abstract: Motility is a very important parameter to determine the quality of semen. Spermatozoa motility assessment can be done manually (subjectively) or with CASA. The superiority of motility assessment using CASA compared to manually is more objective, accurate, fast, efficient and able to provide detailed motility of spermatozoa. However, in implementation, assessments with CASA produce varied data. So far, there has not been a spermatozoa motility standard with CASA, except by minimizing variations in the factors that influence the results of analysis with CASA. The purpose of this paper is to describe factors that affecting spermatozoa motility analysis using CASA to reach optimal motility analysis. Some influencing factors include: CASA settings, semen diluent, spermatozoa concentration, chamber, analyst, sample preparation and analysis time. Recommendation standard motility assessments using CASA include …
Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Artificial Intelligence (AI) pada Media Sosial X/Twitter Menggunakan Metode Random Forest
Authors: Rizqi Wijanarko, Dian Eka Ratnawati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Artificial Intelligence
Abstract: Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu inovasi teknologi yang saat ini sedang berkembang dengan pesat dan menarik perhatian. Artificial Intelligence adalah suatu program komputer yang dilengkapi dengan algoritma yang mampu memperoleh pengetahuan dari data yang diberikan serta mengaplikasikannya dalam berpikir dan bertindak selayaknya manusia. Dengan berkembangnya Artificial Intelligence, maka tidak dapat dipungkiri bahwa teknologi ini memberikan dampak positif maupun negatif terhadap kehidupan masyarakat. Banyak opini dari masyarakat yang timbul di media sosial terkait dampak perkembangan Artificial Intelligence di Indonesia salah satunya melalui media sosial X/Twitter. Salah satu cara untuk mengetahui persepsi masyarakat dapat dilakukan melalui analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai metode klasifikasi untuk analisis sentimen. Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan, yaitu pengumpulan data menggunakan web scraping, text preprocessing, pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan Random Forest, serta evaluasi kinerja menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan parameter jumlah tree 60 dan kedalaman tree 55 mendapatkan tingkat accuracy sebesar 0, 94, precision sebesar 0, 94, recall sebesar 0, 94, dan f1-score sebesar 0, 94.