Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Pengembangan Sistem Informasi Lowongan Kerja menggunakan Web Semantik (Studi Kasus: Unit Pengembangan Karir dan Kewirausahaan Universitas Brawijaya)
Authors: Fachril Rachma Zulfidar, Achmad Arwan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Semantic Web
Abstract: Dalam proses rekrutmen di Unit Pengembangan Karir Dan Kewirausahaan Universitas Brawijaya (UPKK UB), informasi lowongan kerja dari perusahaan hanya dapat diakses pada halaman web UPKK UB saja. Hal tersebut mengakibatkan kurangnya penyebaran informasi yang didapatkan oleh para pelamar yang akan mencari pekerjaan. Kekosongan posisi pada suatu perusahaan terkadang tidak diumumkan dengan baik. Dengan demikian para pelamar yang memiliki kompetensi sesuai kebutuhan posisi tersebut tidak bisa mendapatkan informasi dengan mudah. Dengan penggunaan teknologi web semantik dalam sistem informasi lowongan kerja yang dikembangkan, penyebaran informasi dapat dilakukan dengan mudah. Web semantik digunakan karena web semantik memiliki keunggulan dalam keterbukaan data. Informasi yang dimiliki suatu sistem dapat digunakan ataupun dibagikan oleh sistem lain. Selain kelebihan web semantik dalam integrasi data, dengan web semantik komputer dimungkinan untuk mencari, menggabungkan, dan memproses konten web berdasarkan makna yang dipahami oleh manusia. Proses pengembangan sistem ini dilakukan dengan menggunakan model waterfall. Sistem yang telah dikembangkan diuji menggunakan pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian validasi, dan pengujian compatibility. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem mendapat hasil 100% valid dalam pengujian unit, integrasi, dan validasi. Sistem juga mendapat hasil 100% valid dalam pengujian compatibility karena mampu berjalan baik pada lingkungan browser yang diuji.
Prediksi Permintaan Semen Dengan Metode Fuzzy Time Series
Authors: Yosendra Evriyantino, Budi Darma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Fuzzy Logic
Abstract: Semen adalah bahan yang digunakan sebagai perekat bahan-bahan padat yaitu batu-bata ataupun batako menjadi satu-kesatuan yang kuat dan kokoh, biasanya digunakan untuk pembuatan rumah, tembok, pondasi, jalan, ataupun bangunan lainnya. Di Indonesia, produksi semen cukup tinggi. Di tahun 2017, terhitung total produksi semen di Indonesia mencapai 107, 9 juta ton. Namun produksi semen yang cukup tinggi di Indonesia tidak diimbangi dengan jumlah permintaannya. Akibatnya, Indonesia mengalami kelebihan pasokan semen yang menyebabkan harga semen di pasar harus mengalami pernurunan. Oleh karena itu, penelitian tentang prediksi permintaan semen perlu dilakukan sebagai solusi bagi produsen semen dalam memperkirakan jumlah semen yang perlu diproduksi. Pada penelitian ini, membahas metode Fuzzy Time Series yang digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan semen. Data yang digunakan adalah data yang dihimpun dari PT. Semen Indonesia dari tahun 2006 sampai dengan tahun 2018 untuk setiap bulannya. Dari hasil pengujian, didapat nilai error MAPE terkecil sebesar 10, 42% dengan nilai parameter jumlah interval sebanyak 80 untuk 24 data uji dan 96 data latih.
Identifikasi Jenis Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Pada Anak Usia Dini Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Authors: Rizky Nur Ariyanti, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Pertumbuhan dan perkembangan pada anak usia dini tentunya mempengaruhi bagaimana seorang anak tersebut ketika mencapai dewasa baik dari segi mental, fisik, maupun kecerdasaannya. Pada fase perkembangan tentunya tidak semua anak mengalami perkembangan yang normal, bisa saja ada yang mengalami gangguan perkembangan. Salah satu gangguan perkembangan yang sering dialami pada anak usia dini adalah ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). Untuk ADHD sendiri terdapat tiga jenis antara lain Inattention, Impulsif, dan Hyperactivity. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis ADHD berdasarkan gejala yang muncul dengan menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode MKNN merupakan salah satu metode perkembangan dari metode KNN, yang membedakan adalah pada MKNN terdapat proses validitas dan juga weight voting setiap jenis yang akan diklasifikasikan. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis yang terdiri atas 4 jenis meliputi Inattention, Impulsif, Hyperactivity, dan Tidak ADHD. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode MKNN dapat melakukan identifikasi jenis ADHD dengan baik ketika data latih yang digunakan sebanyak 80 data dengan data uji sebanyak 20 data, nilai K= 3 dengan hasil akurasinya mencapai 90%. Pada penelitian ini juga membuktikan bahwa metode MKNN cenderung lebih rendah akurasinya dibandingkan dengan metode KNN, hal tersebut disebabkan oleh rendahnya nilai validitas yang akan mempengaruhi weight voting dan juga akurasi.
Question answering system for factoid questions about COVID-19 with natural language processing approach
Authors: Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara, Barlian Henryranu Prasetio, Lailil Muflikhah
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Healthcare
Abstract: In March 2020, Indonesia faced fast-spreading COVID-19 Disease. In this regard, self-isolation serves as a solution for patients with mild symptoms due to the government's limited isolation facilities. Self-isolation is different from COVID-19 treatment in the hospital, where patients are fully treated by health professionals. Information clarity is pivotal amid the pandemics due to a vast number of misleading information. Addressing this issue, it is important to keep selfisolation patients receiving adequate and accurate information about COVID-19. Question Answering System (QAS) with Natural Language Processing emerges as one of the solutions to provide information for users. Named Entity Recognition is one of the methods to search for the answer for factoid questions, allowing users to obtain accurate answers. A number of question types were set as keywords with 50% to 72% accuracy.
Large Scale Bird Species Classification Using Convolutional Neural Network with Sparse Regularization
Authors: M Muazin Hilal Hasibuan, Novanto Yudistira, Randy Cahya Wihandika
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Bird is one of many creatures with so many species worldwide. Every bird species has many differences, from the shape of its limbs, behavior, and food. Sometimes some scientists have difficulty when making their observations. To this end, accurate artificial intelligence system using deep learning has to be developed to help scientists detect the existence of certain birds automatically. Convolutional Neural Networks (CNN) can help classify the species of birds based on their characteristics. Nevertheless, to train a CNN that can classify the species of birds correctly, it requires a large dataset. 285-birds is a suitable dataset consisting of 43780 digital images with 285 class labels. Bird classification training utilizes a Transfer-learning method using pre-trained weights on ImageNet such as AlexNet and Resnet34. In addition, the hyper-parameters of training of 100 epochs, an Adam optimizer with a learning rate of 0.00001, a batch size of 64, and a Cross-Entropy loss. Utilizing a Sparse regularization in loss function improves the performance model by reducing unnecessary features while also focussing on the important ones. The result of this research is that ResNet model with sparse regularization can recognizes large number of wild birds with the most robust performance compared to other models and thus we suggest our proposed methods to be applied in large scale birds recognition systems.
Pembangunan Sistem Transaksi Penjualan Barang dan Jasa (Studi Kasus: Startup Botanis Kota)
Authors: Heykhal Hafiddhan Rachman, Denny Sagita Rusdianto, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Web Development; E-commerce
Abstract: Startup merupakan badan usaha yang memiliki lingkup kecil. Meskipun demikian, startup tidak lepas dari beberapa masalah. Salah satunya pada Startup Botanis Kota. Startup ini memiliki masalah pada pembagian tugas kerja yang sebagian besar banyak dilakukan oleh pemilik usaha. Dengan adanya website untuk melakukan transaksi dan pemesanan, diharapkan dapat mengurangi beban kerja pemilik. Langkah yang dilakukan dalam melakukan penelitian ini menggunakan metode penelitian perangkat lunak Waterfall. Penelitian ini dimulai dengan studi literatur, lalu melakukan rekayasa kebutuhan untuk sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, dan pengujian sistem. Pada langkah elisitasi kebutuhan, hasil yang didapat merupakan kebutuhan sistem yang terdiri dari 42 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan nonfungsional. Berikutnya, pada perancangan didapatkan hasil sebuah rancangan perangkat lunak yang dibuat sesuai dengan kebutuhan dari analisis kebutuhan. Setelah perancangan selesai, dilakukan implementasi dengan bahasa pemrograman PHP menggunakan framework YII dan database MySQL. Pada tahap pengujian yang dilakukan, didapatkan hasil pegujian unit menggunakan cyclomatic complexity paling tinggi bernilai 10 dan uji fungsi terhadap 3 sampel komponen dan integrasi perangkat lunak bernilai 100% valid, lalu pengujian validasi terhadap 42 kebutuhan fungsional dan 100% bernilai valid, berikutnya pengujian kompatibilitas mendapati ada masalah minor yang tidak mempengaruhi fungsi utama di peramban Safari dan Firefox. Hasil dari pengujian yang dilakukan, sistem yang dibangun sudah …
Uji parameter dan arsitektur convolutional neural network untuk mendeteksi citra wajah bermasker
Authors: Dewi Novita Sari, Muh Arif Rahman, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Deteksi citra wajah bermasker dibutuhkan pada masa pandemi COVID-19 oleh lembaga-lembaga yang terhubung langsung dengan masyarakat karenakan terbatasnya sumber daya manusia dalam melakukan deteksi wajah bermasker secara konvensional. Penggunaan masker dalam aktivitas sehari-hari merupakan salah satu protokol perlindungan diri dari COVID-19 yang wajib diterapkan. Citra wajah bermasker digunakan sebagai data masukan dengan proses deteksi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Deteksi citra wajah bermasker telah banyak dilakukan dengan berbagai bentuk arsitektur model, akan tetapi tidak disertai dengan penjelasan dari pemilihan parameter yang digunakan. Pembuatan model dapat menjadi efisien jika dilakukan dengan mengetahui hubungan keterkaitan antar parameter yang diterapkan. Oleh karenanya, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui hubungan keterkaitan antar parameter dalam arsitektur model CNN. Sehingga dapat dihasilkan performa terbaik dalam mendeteksi citra wajah bermasker. Hubungan keterkaitan antar parameter yang diteliti terbatas pada ukuran kernel dan jumlah kernel karena peran aktif keduanya dalam melakukan pelatihan data. Dua ukuran kernel yang digunakan yaitu 3× 3 dan 5× 5 dengan jumlah 3 dan 6 buah. Empat arsitektur model dibangun dengan 7 layer penyusun menggunakan kombinasi parameter tersebut. Pelatihan model dilakukan menggunakan data citra wajah bermasker dan tidak bermasker berjumlah 3150 citra dengan 15 epoch, kemudian diuji menggunakan 1350 citra. Performa terbaik diperoleh dari kombinasi parameter …
Enhancing the capability of online teaching for elementary school teacher through interactive video making training
Authors: Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Community Empowerment
Year: 2022
Topics: Education; E-learning
Abstract: The strategies and learning mechanisms that have been widely used up until now have changed as a result of the Covid-19 pandemic. Learning from home (BDR) activities are used to replace face-to-face learning activities. Effective implementation of BDR requires information technology skills, especially the use of learning support software. Thus, it is imperative that teachers receive training in the use of learning support software in order to advance their abilities to teach online effectively and efficiently. In this community service, training activities for making creative teaching materials were carried out for elementary school teachers. The creative teaching material is in the form of animation, so that it attracts the interest of students and is expected to increase the effectiveness of online learning. This community service activity begins with a pre-test, continues with the delivery of material, and ends with the provision of a post-test and questionnaire. The evaluation's findings revealed that participants' skills had improved when learning support hardware and instructional videos were introduced.
Ekstraksi Ciri Corner Triangle Similarity dan Eye Aspect Ratio untuk Deteksi Tatapan Mata Delapan Arah
Authors: Dimi Karillah Putra, Randy Cahya Wihandika, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Human-Computer Interaction
Abstract: Seorang penyandang disabilitas yang tidak dapat menggerakkan anggota tubuhnya kesulitan dalam mengoperasikan sebuah sistem komputer. Hal ini menjadi permasalahan dikarenakan komputer sendiri telah menjadi salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mencari informasi pada era teknologi informasi. Seorang penyandang kasus disabilitas yang parah dapat mengoperasikan komputer dengan sistem pelacakan mata. Dalam penelitian ini, metode ekstraksi fitur corner triangle similarity dan eye aspect ratio digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra wajah agar dapat dilakukan klasifikasi arah tatapan mata sebanyak delapan arah menggunakan metode random forest. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data dalam bentuk citra wajah sebanyak 270 yang terbagi pada sembilan kelas. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil akurasi pada skenario citra wajah tanpa menoleh lebih tinggi dibandingkan citra dengan wajah menoleh. Nilai akurasi yang didapatkan adalah 88% pada data latih dan 50% pada data uji. Dalam melakukan analisis dari hasil pengujian ditemukan bahwa ekstraksi fitur dapat dilakukan tetapi masih belum dapat memberikan hasil yang akurat seperti tidak mendeteksi pupil pada mata atau salah mendeteksi pupil dimana titik pusat deteksi jatuh pada sklera mata atau kulit di sekitar mata. Selain itu dengan adanya citra tolehan tetapi tidak adanya fitur tolehan pada data membuat data yang memiliki kemiripan hampir sama dapat memiliki kelas yang berbeda Hal ini berdampak pada hasil klasifikasi yang pada akhirnya juga memberikan hasil tidak terlalu akurat.
Pengembangan Aplikasi Mobile Web Pengelolaan Gudang Kain (Studi Kasus: CV Sidodadi Textile)
Authors: Kevin Haidar, Agi Putra Kharisma, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Web Development; Mobile Applications
Abstract: Perusahaan yang bergerak pada bidang distribusi memanfaatkan gudang sebagai tempat penyimpanan sementara barang. Pemanfaatan gudang tentunya memiliki beberapa prosedur yang harus diterapkan agar barang terkelola dengan baik. Pada praktik pengelolaan gudang, terdapat beberapa proses yang dilakukan sebelum barang didistribusikan ke pelanggan. Berdasarkan wawancara dan observasi yang telah dilakukan, CV Sidodadi Textile mengalami beberapa kendala utama antara lain pencatatan barang masuk maupun keluar dilakukan secara manual sehingga menyebabkan susahnya pengelolaan terhadap dokumen dan arsip barang masuk keluar. Dari permasalahan yang ada pada CV Sidodadi Textile, penelitian ini menawarkan solusi dengan mengembangkan aplikasi pengelolaan gudang kain berbasis mobile web yang digunakan untuk perekaman data seperti barang masuk, barang keluar, stok barang, dan posisi peletakan barang yang dikembangkan dengan menggunakan waterfall model. Penelitian ini mendapatkan 20 kebutuhan fungsional, 2 kebutuhan non-fungsional, dan 5 aktor. Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan framework laravel. Hasil pengujian yang telah dilakukan pada aplikasi mobile web yaitu pengujian validasi mendapatkan hasil predikat 100% passed, pengujian compatibility mendapatkan hasil aplikasi dapat berjalan pada mobile browser baik iOS dan Android, dan pengujian usability mendapatkan hasil dengan predikat excellent pada setiap aspek User Experience Questionnaire (UEQ).
Pembangunan Sistem Informasi Rekam Medis Ramdani Skincare & Spa Malang dengan Metode Prototyping berbasis Web
Authors: Cindy Cunday Cicimby, Denny Sagita Rusdianto, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Sistem rekam medis berbasis web adalah sebuah sistem yang memudahkan pelayanan, pencatatan dan pengarsipan data diri pasien di sebuah layanan kesehatan guna mengurangi kesalahan yang sering terjadi. Ramdani Skincare & Spa ialah salah satu klinik kecantikan yang berada di Kota Malang, pengelolaan rekam medis di klinik kecantikan ini dipegang oleh Admin yang meliputi input data pendaftaran pasien, pendataan riwayat penyakit pasien hingga mengirimkan laporan kepada direktur utama. Beberapa permasalahan ditemukan pada proses pengelolaan rekam medis di Ramdani Skincare & Spa yang dilakukan secara manual menggunakan hardcopy sehingga menyebabkan pengarsipan data diri pasien tidak efektif dan tidak adanya keberlanjutan dari riwayat kunjungan pasien. Masalah lain yang ditimbulkan yaitu proses pelayanan dari mulai pendaftaran hingga pelaporan klinik sangat lambat, hal tersebut memicu ketidakpuasan pelanggan. Dari penjabaran permasalahan yang diperoleh, maka dibuatlah sebuah aplikasi web base agar pengelolaan rekam medis berjalan dengan cepat, tepat dan akurat. Pengembangan sistem di Ramdani Skincare & Spa Malang menggunakan metode prototyping yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, implementasi, serta pengujian. Tahap analisis kebutuhan diperoleh 82 kebutuhan fungsional dari 1 kali iterasi. PHP merupakan bahasa pemrograman yang digunakan saat tahap implementasi pada kerangka kerja CodeIgniter. Tahap pengujian meliputi pengujian fungsional serta non fungsional. Pengujian fungsional meliputi ujiunit yang berhasil melakukan jalur testing berdasarkan 3 …
Klasifikasi Aritmia Dari Hasil Elektrokardiogram Menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Qurrata Ayuni, Randy Cahya Wihandika, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Medical Informatics
Abstract: Penyakit aritmia (Gangguan irama jantung) merupakan kelainan elektrofisologi jantung yang disebabkan oleh gangguan sistem konduksi serta gangguan pembentukan dan penghantar impuls listrik. Beberapa faktor yang memengaruhi penyakit aritmia antara lain usia, tekanan darah, tinggi badan serta berat badan. Penyakit aritmia ini dapat dikenali dengan menggunakan rekam jantung atau elektrokardiogram (EKG). Data numerik yang dihasilkan oleh EKG memiliki banyak fitur yang tidak mudah diproses secara manual. Bantuan komputer dengan teknik machine learning tertentu dapat digunakan untuk mengenali penyakit secara otomatis. Salah satu metode machine learning adalah support vector machine (SVM). Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem untuk mengklasifikasikan penyakit aritmia menggunakan metode support vector machine (SVM). Nilai akurasi yang paling optimal atau akurasi yang memiliki nilai paling tinggi menunjukkan bahwa sistem ini telah sesuai dengan yang diharapkan, sehingga didapatkan metode support vector machine mampu mengukur akurasi dari klasifikasi aritmia berdasarkan hasil elektrokardiogram dengan fungsi kernel RBF sebesar 92%.
Sentiment analysis of mass rapid transit jakarta using naïve bayes classifier and rule-based opinion target detection on Twitter
Authors: Dhanika Jeihan Aguinta, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Jakarta Mass Rapid Transit (MRT) is a national project in Indonesia that has been operated since the beginning of 2019 for phase 1 and still under further development. People's opinions posted on Twitter concerning Jakarta MRT could become an evaluation material, viewed from the sentiment score and object of the opinion. To analyze the sentiment score, opinion sentiment classified using the naive Bayes classifier, followed by rule-based target opinion detection. The classification process is using bag of words (BoW) features and lexicon-based features. In the weighting process of the Lexicon-based features and detection of the target opinion, POS tagging is employed to get the word class. In determining the target opinion object, the POS tagging result is used to do chunking that has specific rules, specific to noun-phrase (NP) tags. Therefore, the obtained sentiment class and object become the target in the …
Prediksi Luas Serangan Hama pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dan Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Cornelius Bagus Purnama Putra, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Indonesia adalah salah satu negara dengan jumlah populasi terbanyak di dunia. Mayoritas penduduknya mengonsumsi nasi sebagai makanan pokok, sehingga komoditas beras merupakan komoditas yang penting. Pemanasan global yang terjadi belakangan ini menyebabkan perubahan iklim yang ekstrem, sehingga memengaruhi produkstivitas tanaman dan tingkat serangan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) pada tanaman padi. Dalam memenuhi kebutuhan komoditas beras yang terus meningkat maka diperlukan upaya pencegahan serangan hama, sehingga prediksi luas serangan hama diperlukan untuk mengetahui secara dini serangan hama yang akan datang. Pada penelitian ini digunakan algoritme hybrid Extreme Learning Machine dan Particle Swarm Optimization dengan menggunakan data serangan hama dan klimatologi Kabupaten Sidoarjo dari bulan Januari 2009 sampai Desember 2018. Berdasarkan penelitian, didapat parameter optimal adalah dengan rasio data latih 80% dan data uji 20%, fungsi aktivasi TanH, jumlah populasi 40, kombinasi koefisien akselerasi 1 & 2, batas bobot inersia 0, 4 & 0, 9, 5 hidden neuron, dan iterasi maksimal 100. Berdasarkan parameter tersebut didapat rata-rata nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 25,143% yang masuk dalam kategori MAPE cukup baik, yaitu berada dalam rentang nilai 20%-50%.
Perolehan Informasi Rating Buku Berdasarkan Gambar Sampul Buku Menggunakan Metode Scale-Invariant Feature Transform
Authors: Hamim Fathul Aziz, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Seiring berkembangnya teknologi hampir segala macam informasi sudah tersedia pada media online. Teknologi yang semakin berkembang diharapkan dapat lebih memudahkan untuk mengakses informasi-informasi yang terdapat pada media online tersebut. Seperti contoh mencari rating buku secara otomatis di media online dengan memanfaatkan sampul buku. Dengan adanya sebuah sistem yang dapat mencarikan rating dari buku dengan menggunakan gambar dari sampul yang diperoleh dari kamera ponsel, diharapkan akan lebih memudahkan dan mempercepat perolehan informasi rating dari buku, agar tidak salah dalam membeli sebuah buku. Berdasarkan penjelasan tersebut, penelitian ini dilakukan menggunakan scale invariant feature transform (SIFT) untuk mengenali objek buku pada sebuah gambar. Sebelum dilakukan pencarian gambar buku yang sesuai, gambar tersebut dilakukan …
Analisis Sentimen Review Produk Smartphone Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Pembobotan Jumlah Likes
Authors: Siti Robbana, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Twitter adalah media sosial popular yang banyak diminati karena memberikan informasi yang dibutuhkan banyak pengguna internet. Informasi tersebut dapat berupa opini, pertanyaan maupun review suatu produk, baik yang positif maupun negatif. Review suatu produk smartphone yang beragam membuat perusahaan kesulitan dalam mengetahui minat serta pendapat masyarakat terhadap produk smartphone tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan sistem analisis sentimen pada twit menyangkut produk smartphone. Penelitian ini melakukan analisis sentimen dengan metode K-Nearest Neighbor (tekstual) untuk melakukan proses klasifikasi dan menambahkan fitur pembobotan jumlah likes (non-tektual). Hasil penggabungan pembobotan tektual dan non-tekstual dengan nilai konstanta yaitu kontanta Î±dan kontanta Î² akan menghasilkan keluaran kelas sentimen positif maupun negatif. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari twitter berupa review produk smartphone sebanyak 300 data tweet. Hasil pengujian dari 210 data latih dan 90 data uji menggunakan pembobotan tekstual diperoleh akurasi sebesar 91, 01%, pengujian dengan pembobotan non-tekstual saja sebesar 68, 53% dan melakukan penggabungan pembobotan tekstual dan non-tekstual menghasilkan akurasi sebesar 94, 38%.
Implementasi Metode Particle Swarm Optimization-Certainty Factor Untuk Pengenalan Kondisi Ikan Lele
Authors: Sevtyan Eko Pambudi, Randy Cahya Wihandika, Rekyan Regasari Mardi Putri
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Kegagalan dalam budidaya ikan lele sering kali disebabkan karena belum menemukan kombinasi komposisi terbaik saat ingin memulai budidaya seperti, jenis kolam, pemberian antiseptik, dll. Maka dari itu dibutuhkan suatu sistem yang bertujuan menemukan kombinasi parameter terbaik sekaligus memprediksi kondisi ikan sebelum diimplementasikan dalam dunia nyata. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk memprediksi kondisi ikan adalah Certainty Factor. Namun, kinerja Certainty Factor sangat tergantung kepada ahli yang berkaitan dengan permasalahan sehingga solusi yang dihasilkan rentan terjebak pada daerah optimum lokal. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan menerapkan algortima optimasi yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). PSO mengeksplorasi ruang pencarian untuk menemukan nilai cf pakar berdasarkan nilai cost partikel. Nilai cost dirancang untuk meminimalkan jarak antara nilai random dengan nilai bobot sehingga semakin kecil mendekati 0 (nol) maka semakin besar peluang sebuah partikel terpilih sebagai solusi. Penelitian ini menggunakan hybrid Particle Swarm Optimization-Certainty Factor untuk mengenali kondisi ikan lele. Kualitas Certainty Factor dievaluasi menggunakan data uji dari pakar dengan membandingkan keluaran sistem. Hasil percobaan menunjukan bahwa algoritma hybrid PSO-Certainty Factor menghasilkan hasil prediksi lebih baik dibandingkan dengan algoritma Certainty Factor yaitu sebesar 90%.
Improving the Classification of Unexposed Potsherd Cavities by Means of Preprocessing
Authors: Randy Cahya Wihandika, Yoonji Lee, Mahendra Data, Masayoshi Aritsugi, Hiroki Obata, Israel Mendonça
Journal: Information
Year: 2024
Topics: Archaeology; Image Processing
Abstract: The preparation of raw images for subsequent analysis, known as image preprocessing, is a crucial step that can boost the performance of an image classification model. Although deep learning has succeeded in image classification without handcrafted features, certain studies underscore the continued significance of image preprocessing for enhanced performance during the training process. Nonetheless, this task is often demanding and requires high-quality images to effectively train a classification model. The quality of training images, along with other factors, impacts the classification model’s performance and insufficient image quality can lead to suboptimal classification performance. On the other hand, achieving high-quality training images requires effective image preprocessing techniques. In this study, we perform exploratory experiments aimed at improving a classification model of unexposed potsherd cavities images via image preprocessing pipelines. These pipelines are evaluated on two distinct image sets: a laboratory-made, experimental image set that contains archaeological images with controlled lighting and background conditions, and a Jōmon–Yayoi image set that contains images of real-world potteries from the Jōmon period through the Yayoi period with varying conditions. The best accuracy performances obtained on the experimental images and the more challenging Jōmon–Yayoi images are 90.48% and 78.13%, respectively. The comprehensive analysis and experimentation conducted in this study demonstrate a noteworthy enhancement in performance metrics compared to the established baseline benchmark.
Pengembangan Sistem Pelayanan Pasien berbasis Web (Studi Kasus: Puskesmas Rejowinangun Kabupaten Trenggalek)
Authors: Threecia Agil Regitasari, Adam Hendra Brata, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Puskesmas Rejowinangun merupakan salah satu pelayanan kesehatan di Trenggalek yang melayani 7 desa. Terdapat loket pendaftaran, pelayanan, pembayaran, dan farmasi untuk menjalankan pelayanan. Pada pelaksanaannya, Puskesmas Rejowinangun memiliki beberapa kendala. Salah satunya yaitu pemanggilan data yang sama antar dua pasien atau lebih yang dapat menyebabkan kebingungan antar pasien dan dapat memperlama waktu pelayanan. Hal tersebut terjadi karena pemanggilan pasien dilakukan menggunakan pengeras suara dengan memanggil nama, dan desa pasien. Jika data pasien tidak sama dengan rekam medis yang akan dilayani, maka pasien dipersilahkan menunggu kembali. Berdasarkan masalah yang telah dipaparkan pembangunan Sistem Pelayanan Pasien Berbasis Web dengan fitur pendaftaran pasien, pencarian data, pemanggilan pasien, pengolahan data terkait rekam medis, dan pelaporan data pelayanan diharapkan dapat menyelesaikan masalah tersebut. Pengembangan dilakukan menggunakan waterfall model. Penelitian ini mendapatkan 8 aktor dengan 78 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan non-fungsional. Pengujian sistem dilakukan dengan pengujian unit dan validasi. Pengujian unit dilakukan menggunakan white-box testing diuji dengan PHPUnit mendapatkan hasil 100% valid. Pengujian validasi dilakukan untuk kebutuhan fungsional dan non-fungsional. Pengujian validasi fungsional menggunakan black-box testing mendapatkan hasil 100% valid dari 128 kasus uji. Pengujian validasi non-fungsional menggunakan pengujian compatibility menggunakan Sortsite mendapat hasil …
Ekstraksi Ciri Tekstur Local Ternary Pattern dan Klasifikasi Naive Bayes untuk Deteksi Penggunaan Masker Wajah
Authors: Hafiz Ari Putra, Randy Cahya Wihandika, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Corona Virus Disease merupakan wabah baru yang dapat menularkan infeksi melalui kontak dekat atau tetesan air. Virus Corona menyerang sistem pernapasan manusia sehingga dapat menyebabkan penyakit dengan gejala demam, batuk dan sesak napas hingga bisa menyebabkan kematian. Penggunaan masker yang menutup hidung dan mulut dapat mencegah terjadinya penularan. Sebagai bentuk pencegahan, masyarakat mulai dipaksa oleh peraturan untuk selalu menggunakan masker di tempat umum dan ketika berinteraksi dengan orang lain. Namun, akan menjadi sulit dilakukan oleh pihak berwenang untuk melakukan pemantauan terhadap kelompok besar orang. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan sistem untuk mendeteksi masker. Deteksi masker pada penelitian ini menggunakan klasifikasi naive bayes untuk membedakan wajah bermasker dengan benar atau salah dan juga tanpa masker. Informasi yang digunakan untuk klasifikasi diperoleh melalui histogram hasil ekstraksi ciri tekstur citra wajah menggunakan Local Ternary Pattern. Citra yang diekstraksi dilakukan preprocessing terlebih dahulu yang meliputi resize lebar citra dan grayscalling citra. Data yang digunakan berjumlah 3.900 citra wajah. Pengujian dilakukan terhadap ukuran lebar citra, nilai threshold, jumlah bin, dan perbandingan pembagian data latih dan data uji. Hasil klasifikasi naive bayes menghasilkan akurasi optimal sebesar 68,462% dengan ukuran lebar citra 50, nilai threshold 4, jumlah bin 32, pembagian data latih dan data uji 70%: 30%. Pengujian dengan 2 kelas yaitu wajah bermasker dengan benar dan wajah tidak bermasker …
Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM)
Authors: Moh Dafa Wardana, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) Penulis Moh. Dafa Wardana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Randy Cahya Wihandika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: Bahasa Madura, Natural Language …
Pengembangan Sistem Penjualan Garam pada UD Sejahtera di Situbondo
Authors: Nur Wahyu Ningtyas, Denny Sagita Rusdianto, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Business Applications
Abstract: UD Sejahtera merupakan perusahaan dagang perorangan yang berada di bidang produksi dan distribusi garam krosok halus dan kasar. Perusahaan mendapatkan suplai garam krosok dari pemasok, yaitu petani garam, kemudian didistribusikan ke penjual. Produksi garam halus didapatkan dari hasil penggilingan garam krosok kasar oleh perusahaan. Permasalahan yang terjadi pada UD Sejahtera terkait penjualan garam yaitu penyampaian informasi produk garam tidak dapat diakses secara langsung dalam proses pembelian garam oleh konsumen. Permasalahan lain yang dihadapi yaitu sistem penyimpanan data yang kurang efektif. Pembuatan laporan data masuk dan data keluar serta pencatatan data jumlah stok tidak up to date. Jika ada kesalahan pada data diperlukan pemerikasaan secara berulang kali terhadap dokumen yang telah tersimpan. Seringkali pembuatan laporan salah dan terlambat, lamanya pencarian dan penyesuaian data, serta terjadi kesalahan dalam pencatatan jumlah sisa stok per bulan yang menyebabkan adanya selisih yang tidak diketahui jumlahnya. Hal ini tentu berpotensi mengakibatkan kerugian dalam perusahaan. Sistem penjualan garam berbasis web dibangun dengan tujuan agar permasalahan-permasalahan tersebut dapat teratasi. Sistem ini diharapkan dapat membantu proses penjualan garam dan pencatatan laporan data masuk dan data keluar. Model pengembangan yang digunakan pada sistem ini yaitu waterfall model. Tahap-tahap penelitian ini adalah studi literatur, kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan kesimpulan. Sistem ini sudah diuji dengan pengujian unit, integrasi …
Pengembangan Aplikasi Inventarisasi Barang dan Perhitungan Gaji berbasis Mobile Web di Kedai Kopipagi Padang
Authors: Muhamad Ilham Dian Putra, Agi Putra Kharisma, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Aplikasi Inventarisasi Barang dan Perhitungan Gaji adalah sistem yang ditujukan kepada pemilik usaha kedai Kopipagi Padang untuk dapat mempermudah pemilik usaha tersebut dalam melakukan proses inventarisasi dan perhitungan gaji. Pada saat ini kedai Kopipagi hanya melakukan pencatatan barang masuk pada selembar kertas saja dimana dengan cara tersebut data dari barang masuk itu sering hilang, seperti barang yang telah masuk sudah 10 barang dan yang terdata hanya tujuh barang saja dikarenakan tiga barang yang telah masuk catatan nya hilang karna hanya dicatat pada selembar kertas saja dan pada akhir bulan karyawan merasa kesusahan melaporkan apa saja barang masuk kepada owner agar owner mengetahui apa saja barang yang telah masuk Dengan adanya perbedaan gaji pada bidang masing-masing penulis bermaksud untuk memasukkan perhitungan gaji guna mempermudah kedai Kopipagi untuk menghitung gaji karyawan mereka. Sesuai masalah yang disebutkan diatas maka kedai Kopipagi membutuhkan suatu sistem aplikasi inventarisasi barang dan perhitungan gaji untuk meningjatjan efektifitas pengelolaan bahan-bahan mentah dan juga mempermudah dalam perhitungan gaji karyawan pada kedai Kopipagi. Pada Aplikasi ini mengambil studi kasus di Kedai Kopipagi Padang. Pengembangan aplikasi inventarisasi barang dan perhitungan gaji yang di awali dengan analisis hingga pengujian dengan pendekatan object oriented. Pada tahap analisis kebutuhan memperoleh 23 kebutuhan fungsional. Tahap implementasi menggunakan Laravel. Pengujian validasi mendapatkan hasil 100% data …
Rekomendasi Aksi Saham dengan Pendekatan Teknikal pada PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM) menggunakan Algoritme Learning Vector Quantization (LVQ) 2.1
Authors: Tri Kurniawan Putra, Sigit Adinugroho, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Finance
Abstract: Saham merupakan salah satu alat yang digunakan dalam melakukan transaksi jual beli dalam pasar modal. Dalam melakukan trading saham selalu menginginkan keuntungan yang memiliki sedikit risiko kegagalan. Oleh karena itu, diperlukan analisis guna mendapatkan rekomendasi yang memungkinkan terhadap saham tersebut. Hasil analisa akan memberikan rekomendasi yang dapat digunakan oleh pihak investor untuk melakukan aksi pembelian saham, menunggu, ataupun menjual saham yang dimiliki. Analisa dapat menggunakan algoritme klasifikasi salah satunya Learning Vector Quantization. Faktor pendekatan teknikal yang menjadi parameter pada penelitian ini terdiri dari Harga pembuka, tertinggi, terendah, penutup, volume, adj. closed, dan persentase perubahan. Proses diawali dengan inisialisasi data masukan. Kemudian melakukan proses normalisasi. Menentukan jaringan pemenang, memperbaharui bobotnya dan mengurangi nilai Î±, hingga mencapai epoch atau nilai Î±tertentu. Pengujian dilakukan terhadap beberapa parameter guna mengetahui pengaruh parameter tersebut terhadap akurasi. Pengujian terbaik didapatkan dengan menggunakan data latih sebanyak 175 data latih, nilai learning rate 0, 1, dan iterasi sebesar 1000 menghasilkan nilai akurasi sebesar 63, 64%.
Convolutional Neural Network for Indonesian Special Food Classification
Authors: Muhammad Dandi Darojat, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Ada berbagai jenis makanan khas di Indonesia yang masih sulit dikenali, baik di dalam negeri maupun luar negeri. Jika banyak orang yang mengetahui makanan khas Indonesia, maka Indonesia akan semakin dikenal juga. Sejalan dengan itu, pendapatan negara juga bisa meningkat. Namun dalam beberapa kasus, makanan khas di Indonesia masih sulit untuk diidentifikasi, terutama bagi wisatawan asing. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi citra untuk citra makanan khas Indonesia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang didukung dengan beberapa metode dan algoritma lainnya. Berdasarkan percobaan yang dilakukan sebanyak 8 kali pada 27 model, diperoleh model terbaik dengan nilai akurasi pengujian 0, 6 dan akurasi evaluasi 0, 91. Hal ini menunjukkan bahwa CNN relatif baik untuk diterapkan pada klasifikasi citra makanan khas Indonesia.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Kelayakan Panen Budidaya Ikan Lele berbasis Website (Studi Kasus: Budidaya Lele Bapak Andri)
Authors: Yudha Prasetya Anza, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Aquaculture
Abstract: Manajemen Budidaya ikan lele sangat dibutuhkan sekali dalam pembudidayaan. Namun masih banyak pelaku budidaya yang masih melakukan manajemen secara manual dengan cara mencatat didalam buku laporan budidaya. Cara tersebut tentunya kurang efektif karena kemungkinan terjadinya kesalahan sangat besar dan memakan waktu yang lama untuk pencatatan. Didalam pembudidayaan ikan lele juga terdapat proses manajemen kelayakan panen dengan tujuan untuk memudahkan pelaku budidaya dalam menentukan kelayakan panen berdasarkan kriteria ikan yang sudah ditetapkan. Maka dari itu penulis akan membuat sebuah aplikasi berbasis website untuk memanajemen kelayakan panen budidaya ikan lele agar membantu pelaku budidaya dalam melakukan proses manajemen kelayakan panen. Dalam pembuatan aplikasi ini penulis melakukan observasi dan wawancara terlebih dahulu kepada pelaku budidaya, lalu dilanjutkan dengan proses analisis kebutuhan, perancangan dan implementasi serta pengujian. Setelah melakukan analisis kebutuhan, maka didapat kebutuhan fungsional sebanyak 28 (dua puluh delapan) kebutuhan fungsional. Tahap Perancangan yang dilakukan dimulai perancangan arsitektur, perancangan data, perancangan komponen, perancangan antarmuka dan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, JavaScript. Tahap pengujian akan dilakukan dengan pendekatan kotak putih (whitebox) dan pendekatan kotak hitam (blackbox). Hasil pengujian menunjukan bahwa semua fungsi yang telah diujikan bernilai atau berstatus valid.
Klasifikasi Email berdasarkan Tingkat Kepentingannya dengan menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: PT. Green Air Pacific Surabaya)
Authors: Kevin Nastatur Chatriavandi, Bayu Rahayudi, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Pada PT. Green Air Pacific Surabaya jumlah pesan email yang diterima rata-rata sekitar 200-700 pesan perhari. Sehingga mengakibatkan email yang masuk akan saling bertumpukan, hal ini dapat menyulitkan proses pengelolaan pesan email yang dianggap penting. Penelitian ini mengklasifikasikan email berdasarkan tingkat kepentingannya menggunakan metode Naive Bayes. Metode pembobotan kata yang digunakan pada dasarnya adalah TF (Term Frequency) kemudian dilakukan normalisasi menjadi pembobotan WIDF (Weighted Inverse Document Frequency). Untuk mendapatkan indeks kata yang lebih baik maka dilakukan modifikasi pembobotan kata dengan menambahkan bobot kata apabila kata tersebut termasuk ke dalam daftar term yang telah ditentukan. Selain itu pengujian dalam penelitian ini dilakukan terhadap judul email, isi email dan juga judul serta isi email. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa sistem mengklasifikasikan data email dengan cukup baik. Dapat dibuktikan pada hasil performa tertinggi dengan nilai akurasi sebesar 98, 67%, precision sebesar 100% dan f-measure sebesar 98, 99% pada parameter penggunaan judul email, pembobotan TF, modifikasi TF dan modifikasi WIDF dengan penggunaan data latih sebanyak 240. Selain itu dari hasil pengujian dan validasi data dengan menggunakan k-fold cross validation juga memberikan rata-rata hasil performa yang tidak jauh berbeda yaitu nilai akurasi sebesar 95, 56%, precision sebesar 93, 86% dan f-measure sebesar 96, 81%.
Prediksi Penjualan Metal Roof menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: PT Comtech Metalindo Terpadu)
Authors: Vandi Cahya Rachmandika, Muhammad Tanzil Furqon, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Industri manufaktur di Indonesia sudah berkembang begitu pesat seiringnya dengan perkembangan teknologi di Indonesia. Industri manufaktur yang mengalami peningkatan ialah industri barang cetakan. Pada penelitian ini salah satu industri barang cetakan adalah PT Comtech Metalindo Terpadu sebuah industri penjualan metal roof. PT Comtech Metalindo Terpadu memiliki permasalahan mengatur persediaan bahan baku metal roof. Dalam hal ini melakukan prediksi penjualan metal roof dapat mengetahui penjualan pada periode tertentu, sehingga dapat membantu untuk mengatur persediaan bahan baku atau pembelian bahan baku. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation untuk melakukan prediksi penjualan metal roof, dan untuk evaluasi nilai error prediksi digunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Nilai MAPE terkecil yang didapat dari penelitian ini yaitu sebesar 5, 76% dengan nilai input neuron 3, nilai hidden neuron 100, nilai range bobot awal dalam rentang-0, 5 sd 0, 5, nilai learning rate 0, 2, dan nilai epoch 150.
Ekstraksi Fitur Hsv Color Moments Dan Local Ternary Pattern Pada Klasifikasi Citra Makanan
Authors: Muhammad Ryandrie Satria Diputra, Sigit Adinugroho, S Kom, Randy Cahya Wihandika, M Kom
Year: 2021
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: "Makanan merupakan salah satu dari tiga kebutuhan pokok manusia. Makanan yang dikonsumsi dapat memengaruhi kesehatan seseorang. Pengawasan terhadap perilaku makan dapat membantu meningkatkan kesadaran seseorang untuk memperbaiki kualitas kesehatannya. Pengenalan jenis makanan dapat membantu manusia dalam mendapatkan informasi seperti jumlah kalori maupun nutrisi yang terdapat dalam makanan tersebut. Pengenalan jenis makanan memerlukan fitur tertentu yang efektif untuk mengklasifikasikan citra makanan secara tepat. Penelitian ini menggunakan metode HSV color moments untuk mengekstraksi warna dan Local Ternary Pattern (LTP) untuk mengekstraksi tekstur. Nilai rata-rata, simpangan baku dan skewness pada masing-masing ruang warna digunakan sebagai fitur pada metode HSV Color Moments. Sedangkan, nilai histogram digunakan sebagai fitur pada metode Local Ternary Pattern (LTP). Pengujian dilakukan terhadap nilai threshold dan jumlah bin pada Local Ternary Pattern dan pengujian metode ekstraksi fitur secara terpisah maupun gabungan. Hasil klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) menghasilkan nilai akurasi yang paling optimal pada ekstraksi fitur gabungan dengan nilai threshold t=8 dan jumlah bin sebanyak 64 dengan nilai akurasi sebesar 83,5%."
Penerapan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Ekstraksi Aspek pada E-Commerce
Authors: Satyawan Agung Nugroho, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Penerapan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Ekstraksi Aspek pada E-Commerce | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Penerapan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Ekstraksi Aspek pada E-Commerce 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 4 No 13 (2020): Publikasi Khusus Tahun 2020 / 4.Artikel Penerapan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk Ekstraksi Aspek pada E-Commerce Penulis Satyawan Agung Nugroho Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Randy Cahya …