Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Food Volume Prediction and Classification using Multi-Task Learning
Authors: Yuita Arum Sari, Atsushi Nakazawa, Akio Gofuku
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Multi-Task Learning
Abstract: Food volume prediction is critical for calculating calories in food analysis and nutritional evaluation. However, obtaining data and measuring volume from the 3D sensor camera concurrently is time-consuming. Additionally, high computing power is necessary to compute the volume. Therefore, machine learning techniques are employed to extract specific data collected from the data collection process for learning purposes to save time. In this study, we employ Multi-Task Learning to predict volume and categorize food due to their interdependence simultaneously. We evaluate several backbones and find that ResNet50 attains the best performance with an MAE of 4.87 for volume prediction and 100% food classification accuracy. Our proposed method showcases outstanding results, aided by an efficient volume measurement methodology,
Pengaruh Efektivitas dan Akuntabilitas Desa Terhadap Kepuasan Masyarakat Desa Sei Bamban Kecamatan Sei Bamban Kabupaten Serdang Bedagai
Authors: Yunita Sari, Riny Viri Insy Sinaga, Evida Rahimah
Journal: Jurnal Ilman: Jurnal Ilmu Manajemen
Year: 2024
Topics: Social Science; Public Administration
Abstract: Penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui secara parsial maupun simultan apakah efektivitas dan akuntabilitas desa berpengaruh signifikan terhadap kepuasan masyarakat di Desa Sei Bamban Kecamatan Sei Bamban Kabupaten Serdang Bedagai. dan seberapa besar persentasenya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan beberapa uji yakni reliability analysis, uji penyimpangan asumsi klasik dan regression linier. Berdasarkan hasil regresi data primer yang diolah dengan menggunakan SPSS 20, diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut: Y= 13,277+ 0,270 X 1+ 0,404 X 2+ e. Secara parsial, variabel efektivitas (X 1) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan masyarakat. Artinya hipotesis pada penelitian ini diterima, terbukti dari nilai t hitung> t tabel (3,259> 1,985). Sedangkan variable akuntabilitas desa (X 2) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan masyarakat. Artinya hipotesis pada penelitian ini diterima, terbukti dari nilai t hitung> t tabel (4,274> 1,985). Secara simultan, variabel efektivitas (X 1) dan akuntabilitas desa (X 2) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan masyarakat. Artinya hipotesis pada penelitian ini diterima, terbukti dari nilai F hitung> F tabel (14,217> 3, 09). Variabel efektivitas (X 1) dan akuntabilitas desa (X 2) mampu memberikan kontribusi pengaruh terhadap variabel penururnan tingkat kesejahteraan masyarakat sebesar 23, 0% sedangkan sisanya sebesar 77, 0% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Dari kesimpulan di atas, penulis memberikan saran melihat melihat kurang tingginya …
Aplikasi Administrasi Penjualan Dengan Menggunakan Vb. Net 2022
Authors: Yunita Sari, Eka Rini Yulia
Journal: IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology
Year: 2023
Topics: Software Development; Programming
Abstract: Sistem penjualan barang yang ada pada kasir masih menggunakan cara yang belum komputerisasi. Hal itu sangat disayangkan karena tidak memanfaatkan sistem teknologi yang saat ini sudah semakin berkembang. Teknologi informasi yang menggunakan sistem komputerisasi dalam pencatatan penjualan dapat berguna denan baik, dan sesuai dengan data penjualan sesungguhnya, sehinga kecil kemungkinan untuk terjadi manipulasi harga dan ketersediaan stok barang. Ini juga dapat digunakan agar pegawai lebih baik dalam melakukan proses transaksi penjualan, yang saat ini hanya dicatat di buku register atau dapat dikatakan buku besar penjualan, dan stok barang pun dicatat manual di buku stok. Selain itu belum adanya pencatatan data pelanggan dengan baik, sehingga jika pihak toko hendak mengadakan promosi penjualan, ada kesulitan untuk menghubungi pelanggan. Perancangan program …
Pembentukan Daftar Stopword Goffman Transition Point dengan Pembobotan Emoji pada Analisis Sentimen di Twitter
Authors: Rizky Maulana Iqbal, Yuita Arum Sari, Edy Santoso
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Text Mining
Abstract: Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses mengekstrak data teks sehingga didapatkan informasi yang terkandung dalam suatu data. Dalam proses ekstraknya, terdapat tahapan stopword removal untuk menghapus kata-kata tidak penting dengan menggunakan stopword. Stopword telah banyak disediakan dalam digital library dengan berisikan kata-kata tidak penting, tetapi tidak semua kata-kata tersebut tidak penting dalam suatu data atau kasus tertentu. Penelitian ini berfokus pada perbandingan terhadap stopword Tala dengan pembentukan stopword dari data latih menggunakan metode Goffman Transition Point yang merupakan pengembangan dari metode Zipf Law dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbour (KNN) serta menambahkan pembobotan emoji dalam proses pembobotannya. Hasil penelitian ini menunjukkan dengan pembentukan stopword menggunakan metode Zipf Law menunjukkan nilai akurasi sebesar 73, 6% dan menggunakan pembobotan emoji dengan nilai K yang dipakai metode KNN K= 17 tetapi jika tidak menggunakan pembobotan emoji akurasinya menjadi 72.9%. Formula jarak yang digunakan adalah Cosine distance. Jika dengan menggunakan stopword Tala dengan parameter yang sama menghasilkan akurasi sebesar 73% dengan pembobotan emoji dan 71, 9% tanpa pembobotan emoji. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pembentukan stopword dan pembobotan emoji dapat meningkatkan akurasi.
Implementasi Metode Longest Common Subsequences untuk Perbaikan Kata pada Kasus Analisis Sentimen Opini Pembelajaran Daring di Media Sosial Twitter
Authors: Alfisyar Jefry Pranata, Yuita Arum Sari, Edy Santoso
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Text Processing
Abstract: Coronavirus merupakan salah satu parasit yang menyerang sistem pernapasan manusia. Peningkatan kasus coronavirus berlangsung sangat cepat dan menyebar ke berbagai negara. Oleh karena itu, World Health Organization (WHO) menetapkan Coronavirus sebagai pandemi. Hal ini mengakibatkan seluruh kegiatan yang sebelumnya tatap muka atau luar jaringan (luring) menjadi dalam jaringan (daring), termasuk kegiatan belajar mengajar. Dengan ditetapkannya pembelajaran secara daring menyebabkan adanya opini yang bersifat pro dan kontra dari berbagai kalangan masyarakat. Opini tersebut akan digunakan dalam penelitian ini dan akan diolah terlebih dahulu dalam tahap preprocessing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Longest Common Subsequences (LCS) dan Support Vector Machine (SVM) dengan data sebesar 500 yang terbagi menjadi 250 data berlabel positif dan 250 data berlabel negatif. Dari 500 data tersebut dibagi menjadi 450 data untuk data latih dan 50 data untuk data uji. Dengan menggunakan metode Longest Common Subsequences untuk perbaikan kata dan metode Support Vector Machine untuk klasifikasi dengan nilai parameter terbaik yaitu learning rate (γ)= 0, 0001, lambda (λ)= 0, 1, complexity (C)= 0,001, epsilon (ϵ)= 0, 0001 dan iterasi maksimum= 50 dapat menghasilkan nilai rata-rata hasil evaluasi yaitu precision= 0, 5653, recall= 0,948, f-measure= 0, 7047 dan accuracy= 0,598. Hasil pengujian tersebut mununjukkan bahwa dengan menambahkan metode Longest Common Subsequences untuk perbaikan kata dapat meningkatkan tingkat akurasi yang sebelumnya hanya 0, 59 …
Pengelompokan Ulasan Produk HP pada Marketplace Tokopedia menggunakan Metode Semi Supervised K-Means
Authors: Rizky Ardiawan, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Internet sudah berkembang pesat sesuai dengan perubahan zaman. Hal tersebut juga merubah perilaku berbelanja yang awalnya bertatap muka sekarang bisa dilakukan secara online. Hp atau smartphone merupakan barang yang paling banyak dicari di zaman sekarang. Untuk membeli barang tersebut secara online banyak sekali marketplace yang tersedia di Indonesia seperti Tokopedia. Sebuah ulasan produk dinilai sebagai faktor utama untuk konsumen membeli barang. Untuk melakukan analisis pada ulasan diperlukan metode yang dapat mengklasifikasikan dan mengelompokkan ulasan terhadap kategori yang ada. Dengan menggabungkan dua pemahaman antara Supervised dan unsupervised dapat menciptakan sebuah metode pengelompokan yang berdasarkan data latih yang terdiri data yang berlabel. Metode yang cocok untuk kasus tersebut adalah metode Semi Supervised K-Means. Dari hasil penelitian ini bahwa dalam 4 percobaan yang berbeda didapatkan evaluasi nilai klaster dengan menggunakan Silhouette sebesar 0, 013647 yang merupakan nilai terbesar dengan menggunakan metode Semi Supervised K-Means. Nilai Silhouette yang dihasilkan oleh penelitian ini sangat kecil dikarenakan jumlah dimensi yang sangat besar untuk mengelompokan cluster yang sangat sedikit yaitu sebesar 3 cluster. Akan tetapi hasil pengelompokan cluster yang dihasilkan pada metode yang sama terbukti lebih baik dari pada metode K-Means pada umumnya dengan data ulasan sesuai pada label aslinya.
Segmentasi Citra pada Kue Tradisional berbasis Clustering dengan menggunakan Algoritme DBSCAN
Authors: Fatwa Reza Rizqika, Yuita Arum Sari, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Clustering
Abstract: Kue tradisional atau pada umumnya disebut dengan jajanan pasar yakni satu dari sekian banyak makanan khas tradisional yang berasal dari Indonesia dan biasanya diperjualbelikan di pasar-pasar tradisional. Kue yang diperjual belikan beraneka ragam jenisnya serta mimiliki cita rasa yang khas serta tak kalah dengan makanan modern. Kue tradisional tersebut biasanya dikemas dalam bentuk yang menarik dan unik, bungkus tersebut bisa berasal dari daun yang sudah gugur atau yang masih hidup hingga dibungkus dengan plastik supaya untuk menarik daya tarik konsumen atau pembeli. Walaupun di era sekarang, seperti saat ini tidak sedikit pula produk makanan instan dan praktis bahkan sebagian merupakan produk impor dari luar negeri yang kemasannya makin menarik. Dan kue tradisional ini satu dari sekian banyak warisan budaya yang seharusnya lebih sepadan disandingkan sepadan dengan aset budaya khas Indonesia lainnya. Maka dari itu kita sebagai warna Indonesia sudah seharusnya menjaga dan melestarikan serta memperkenalkan lebih jauh kepada seluruh lapisan masyarakat bahwa kue tradisional tak kalah kalah enak dibandingkan dengan makanan modern apalagi anak-anak jaman sekarang yang asing terhadap kue tradisional tersebut. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu sistem untuk mengidentifikasi makanan tradisional, terutama kue tradisional yaitu dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi yang ada pada era digital saat ini. Penelitian ini mengusulkan penerapan segmentasi citra pada kue tradisional dengan menggunakan algoritme DBSCAN untuk didapatkan hasil segmentasi citra kue dengan nilai …
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; Convolutional Neural Network
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.
Early Detection System of Cataract using Haar-like Feature-Based Cascade Classifiers
Authors: Pandu Dewabrata, Yuita Arum Sari, Hera Dwi Novita, Samsul Arifin
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Feature Extraction
Abstract: A Cataract is a disease that resists light entering the eye due to the cloud of the eye’s lens. A cataract is the highest proportion in the cause of blindness in Indonesia which is 77.7%. Even so, cataracts blindness can be avoided with surgery. However, cataract diagnosis needs expensive tools and is not easy to use, for instance, slit lamp and ophthalmoscope. Therefore, a system that can be publicly used to detect cataracts easily is required. The cataract detection system is expected to increase the number of cataract surgery, so the number of blindness can be decreased. Digital image classification is an approach to tackle these issues. In this study, the system uses a grayscale image of the eye’s lens which is extracted by Haar-like feature, then its class is predicted by the Cascade Classifiers method. Based on the K-Fold Cross Validation test, where k is 5, it is known that the average accuracy obtained is 82% and …
Estimasi Sisa Makanan Otomatis pada Kotak Makan menggunakan Segmentasi Citra berbasis Clustering dengan Algoritme K-Means
Authors: Haris Bahtiar Asidik, Yuita Arum Sari, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Clustering
Abstract: Makanan adalah sumber energi bagi makhluk hidup, mengonsumsi makanan dengan porsi yang sesuai standar dapat membantu memenuhi kebutuhan gizi, namun sebaliknya akan mengakitbatkan dampak buruk pada tubuh. Penyelenggaran makanan di rumah sakit merupakan sistem pendukung dalam mempercepat proses penyembuhan pasien, sisa makanan pasien mencerminkan rendahnya daya terima pasien terhadap makanan yang dapat meningkatkan risiko malnutrisi. Saat ini volume global pemborosan makanan diperkirakan mencapai 1, 6 miliar ton dengan karbon sisa makanan diperkirakan mencapai 3, 3 miliar ton CO 2 setara dengan gas rumah kaca per tahun. Dibutuhkan alat untuk mengetahui seberapa banyak makanan yang telah dikonsumsi oleh seseorang. Dengan perkembangan teknologi, proses penghitungan bobot sisa makanan dapat dilakukan melalui citra dari makanan sebelum dimakan dan citra makanan setelah dimakan. Citra makanan pada kotak makan disegmentasi untuk didapatkan segmen makanan pada citra melalui metode clustering menggunakan algoritma K-means berdasarkan tingkat warna biru pada citra. Diperoleh hasil akurasi Intersection over Union (IoU) segmentasi pada citra dengan latar belakang putih mencapai 98, 9%. Berdasarkan hasil segmentasi yang didapatkan selanjutnya dilakukan prediksi bobot sisa makanan dengan metode Elementary Leftover Food Estimation (EFLE). Dengan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), hasil eksperimen mencapai error terkecil 1, 12. Ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu memproyeksikan berat sisa makanan.
Seleksi Fitur Alternative Accuracy2 pada Analisis Sentimen Mengenai Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar dengan K-Nearest Neighbor
Authors: Restu Amara, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Feature Selection
Abstract: Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) adalah kebijakan yang dikeluarkan pemerintah dalam upaya menekan penyebaran pandemi COVID-19. Pemberlakuan kebijakan PSBB menuai berbagai pendapat di berbagai pihak masyarakat dan menjadi topik yang ramai dibicarakan pada media sosial Twitter yang menimbulkan pro kontra. Melalui opini publik tersebut, didapatkan informasi-informasi tentang pelaksanaan kebijakan PSBB yang cenderung bersifat positif atau negatif. Analisis sentimen digunakan untuk mengekstrak data yang berupa teks untuk mendapatkan informasi yang terkandung dalam suatu data. Ukuran data yang berlebihan dapat menjadi permasalahan dalam proses klasifikasi sentimen, maka diperlukan tahap seleksi fitur untuk menghilangkan kata-kata yang tidak relevan dengan data. Fokus penelitian ini yaitu pada pengaruh seleksi fitur Alternative Accuracy2 terhadap hasil klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Data kelas seimbang yang digunakan berjumlah 300 opini masyarakat dan menggunakan K-Fold Cross Validation untuk proses validasi. Hasil evaluasi rata-rata dari 5-fold untuk penggunaan seleksi fitur Allternative Accuracy2, yaitu sebesar 0, 7367 untuk nilai accuracy dengan precision 0, 7667, nilai recall 0, 7277, serta f-measure 0, 7453 dengan nilai k pada KNN bernilai k= 47, sedangkan K-Nearest Neighbor tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan 0, 7167 untuk nilai accuracy, 0, 7467 untuk precision, 0, 7049 untuk recall, dan 0, 7249 untuk f-measure. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan seleksi fitur Alternative Accuracy2 …
Ekstraksi Fitur Color Moments Ciel* A* B*, Hsv, Dan Local Binary Pattern Untuk Klasifikasi Citra Kue Tradisional
Authors: Delischa Novia Sabilla, Yuita Arum Sari, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Feature Extraction
Abstract: Ekstraksi Fitur Color Moments Ciel*A*B*, Hsv, Dan Local Binary Pattern Untuk Klasifikasi Citra Kue Tradisional | 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 Ekstraksi Fitur Color Moments Ciel*A*B*, Hsv, Dan Local Binary Pattern Untuk Klasifikasi Citra Kue Tradisional 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Ekstraksi Fitur Color Moments Ciel*A*B*, Hsv, Dan Local Binary Pattern Untuk Klasifikasi Citra Kue Tradisional Penulis Delischa Novia Sabilla Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Yuita Arum Sari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Agus Wahyu Widodo Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: pengenalan citra makanan, cielab, hsv, color moments, local binary pattern, …
Penerapan Model Residual ConvNet dengan Augmentasi Citra untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah Manusia
Authors: Fadhil Yusuf Rahadika, Novanto Yudistira, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Convolutional Neural Network
Abstract: Penerapan Model Residual ConvNet dengan Augmentasi Citra untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah Manusia | 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 Model Residual ConvNet dengan Augmentasi Citra untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah Manusia 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Penerapan Model Residual ConvNet dengan Augmentasi Citra untuk Klasifikasi Ekspresi Wajah Manusia Penulis Fadhil Yusuf Rahadika Universitas Brawijaya Novanto Yudistira Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Yuita Arum Sari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: pengenalan ekspresi wajah, CNN, ResNet, Mish, Accuracy Booster Plus Abstrak Untuk dipublikasikan di Jurnal Ilmu …
Pemerolehan Informasi pada Alkitab Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25 dan Query Expansion Word2Vec
Authors: Pretty Natalia Hutapea, Putra Pandu Adikara, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Negara Indonesia mengakui enam agama yaitu Islam, Protestan, Katolik, Hindu, Buddha, dan Konghucu. Pada agama Protestan, Alkitab digunakan sebagai kitab sucinya. Dalam menjalankan ibadahnya umat Protestan harus memiliki hubungan yang dekat dengan Tuhan melalui membaca dan mendalami Alkitab. Pada sebuah buku Alkitab mengandung banyak informasi sehingga dibutuhkan sistem untuk mengakses dan mengelola informasi tersebut secara cepat dan tepat. Sistem pemerolehan informasi dapat digunakan untuk mendapatkan hasil yang relevan dengan kebutuhan pengguna melalui masukan kueri. Kueri yang dimasukkan pengguna terkadang tidak memberikan hasil yang relevan karena kesalahan pada kuerinya sehingga dibutuhkan teknik ekspansi kueri yang mampu memperluas atau memodifikasi kueri. Pemodelan yang digunakan untuk ekspansi kueri adalah Word2Vec sedangkan untuk mendapatkan hasil relevan dokumen dilakukan pemeringkatan dokumen dengan menggunakan metode Best Match 25 (BM25). Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini membandingkan hasil keluaran dokumen saat menggunakan ekspansi kueri dan tanpa menggunakan ekspansi kueri. Hasil pengujian penelitian ini mendapatkan hasil tertinggi saat tidak menggunakan ekspansi kueri dengan nilai Precision@ 10 dan MAP secara berturut-turut sebesar 0, 86 dan 0, 93.
Pemerolehan Informasi Pada Alkitab Berbahasa Indonesia Dengan Bm25f Dan Query Expansion Wordnet Bahasa
Authors: Amelia Kosasih, Putra Pandu Adika, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Sebagai masyarakat Indonesia yang beragama, kitab suci merupakan hal penting yang tidak dapat dipisahkan dari ibadah. Dengan kemajuan teknologi masa kini, pencarian informasi semakin dimudahkan bahkan dalam hal membaca kitab suci. Waktu merupakan hal yang sangat penting sehingga masyarakat terus dituntut untuk serba cepat, salah satunya dalam memperoleh informasi. Tetapi, hal tersebut tidak diimbangi oleh isi konten kitab suci yang tidak sedikit sehingga dapat menghambat kebutuhan masyarakat dalam meningkatkan edukasi spiritual dalam kepercayaan. Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah sistem pemerolehan informasi yang dapat menghasilkan informasi yang diinginkan pengguna dengan tepat dan cepat. Metode BM25F digunakan untuk pemeringkatan dokumen karena mempertimbangkan struktur dari dokumen dengan memberikan bobot pada setiap field. Selain itu, teknik ekspansi kueri menggunakan tesaurus berupa WordNet juga diterapkan untuk mengatasi masalah kesalahan atau ambiguitas kueri yang dimasukkan oleh pengguna. Pengujian yang dilakukan terhadap nilai boost pada BM25F mendapatkan hasil terbaik pada boost judul sebesar 5 dan boost isi sebesar 1 dengan nilai rata-rata precision@ k sebesar 0, 95 pada k= 5 dan nilai rata-rata r-precision sebesar 0, 84. Pengujian tanpa menggunakan ekspansi kueri menghasilkan nilai rata-rata precision@ k sebesar 0,896 dan nilai rata-rata r-precision sebesar 0,956, sedangkan pengujian menggunakan ekspansi kueri menghasilkan nilai rata-rata precision@ k sebesar 0,836 dan nilai rata-rata r-precision sebesar 0, 89.
MODIFIKASI ALAT BANTU LAS BADAN TABUNG LPG 3 KG (BIAYA PRODUKSI)
Authors: YUNITA SARI
Year: 2021
Topics: Mechanical Engineering; Production Engineering
Abstract: kami memodifikasi alat bantu las tabung LPG 3 kg ini Karena penulis menemukan bagian - bagian yang dapat dimodifikasi sehingga akan lebih efisien dari sebelumnya. tujuan kami memodifikasi alat ini untuk mempermudah dan mengefisiensi waktu penyetingan benda kerja yang tidak membutuhkan waktu yang lama, dan hanya membutuhkan satu operator untuk melakukan proses pengelasan pada tabung gas LPG 3 kg. Alat ini digunakan untuk membantu memutar tabung LPG 3 kgpada saat penyambungan badan tabung LPG 3 kg, Pengelasan badan tabung LPG menggunakan mesin turning yaitu dengan mencekam dan memutar tabung LPG. Pengelasan pada badan tabung gas cukup sulit serta membutuhkan waktu cukup lama apabila dilakukan dengan cara manual dan hasilnya sangat tidak maksimal. Jika menggunakan tenaga manual hasil pengelasan tidak presisi, membutuhkan waktu yang lama, memperbesar biaya produksi, serta sulit untuk pengelasan melingkar pada tabung. Besar biaya produksi untuk memodifikasi alat bantu ini adalah biaya material, biaya sewa mesin, biaya tak terduga, biaya operator dan (Break Even Point) BEP. Salah satu teknik analisa yang penulis gunakan untuk mengetahuikondisi dimana dalam proses membuat alat modifikasi ini tidak mendapatkan laba dan tidak mengalami kerugian adalah anilisa break even point (BEP). Dengan kata lain, jumlah penghasilan sama dengan jumlah biaya yang dikeluarkan (balik modal). Dengan menggunakan analisa ini penulis mengetahui perencanaan laba dan perencanaan penjualan minimal untuk mencapai keuntungan yang diharapkan penulis. Produk …
Analisis Sentimen pada Opini Konsumen menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Pearson Correlation Coefficient
Authors: Safira Dyah Karina, Yuita Arum Sari, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Untuk dipublikasikan di 2020 5th International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET 2020)
Klasifikasi Pertanyaan untuk Question Answering System Bahasa Indonesia menggunakan Support Vector Machine berdasarkan Taksonomi Li & Roth
Authors: Muhammad Faiz Al-Hadiid, Putra Pandu Adikara, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Untuk dipublikasikan di 2020 5th International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET 2020)
使用改进的图像分段颜色照明组件自动预测纸盒中的残留物重量
Authors: Yuita Arum Sari, Ratih Kartika Dewi, Jaya Mahar Maligan, Luthfi Maulana, Sigit Adinugroho
Journal: 西南交通大学学报
Year: 2020
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: 摘要 包括印度尼西亚在内的许多国家都经历过食物浪费的问题. 在以前的康斯托克模型中, 估计
Temu Kembali Citra pada Kue Tradisional berdasarkan Ekstraksi Fitur Color Histogram dan Color Moment menggunakan Algoritme Perhitungan Jarak Minkowski
Authors: Andina Dyanti Putri, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Retrieval; Computer Vision
Abstract: Kue tradisional mewakili setiap daerah di nusantara dengan kekhasan dan keunikannya. Informasi mengenai kue tradisional bisa dicari melalui berbagai media seperti buku, atau internet. Hal itu mudah dilakukan bila seorang pencari informasi mengetahui nama dari kue tradisional tersebut. Namun, keterbatasan pengetahuan seseorang mengenai kue tradisional akan memberikan kesulitan dalam melakukan pencarian informasi terutama menggunakan teks. Solusi untuk permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan Content-Based Image Retrieval (CBIR) yang merupakan teknik otomatis mengambil gambar sebagai query dan mengembalikan serangkaian gambar yang mirip dengan query. CBIR tidak terlepas dari ekstraksi fitur yang merupakan bagian fundamental dari analisis citra. Ekstraksi fitur yang digunakan yaitu Color Histogram dan Color Moment. Penelitian ini menggunakan perhitungan jarak Minkowski dengan nilai p= 1, p= 2, p= 3, dan p= 5. Nilai p= 3 pada perhitungan jarak Minkowski memberikan hasil terbaik untuk gabungan kedua fitur yaitu sebesar 0, 720498. Rata-rata nilai MAP yang diperoleh dari top K-rank bernilai k= 5, k= 10, k= 15, k= 20, dan k= 25 adalah sebesar 0, 7119 untuk gabungan kedua fitur. Hasil tersebut memberikan kesimpulan bahwa ekstraksi fitur Color Histogram dan Color Moment memberikan hasil yang cukup baik untuk temu kembali citra kue tradisional.
Algoritme Enhanced K-Means dengan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern dan Color Moment untuk Pengelompokan Citra Makanan
Authors: Mohammad Rizky Hidayatullah, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Computer Vision
Abstract: Makanan adalah sumber energi bagi tubuh untuk melakukan kegiatan sehari-hari. Makanan sendiri memiliki warna dan bentuknya masing-masing. Warna dan bentuk makanan dapat menimbulkan sebuah persepsi rasa dari makanan tersebut pada pemikiran seseorang yang melihatnya. Untuk melihat apakah warna dan bentuk dari makanan dapat menunjukkan informasi lain seperti kandungan gizinya dilakukan pengelompokan citra makanan. Untuk melakukan pengelompokan makanan digunakan metode Enhanced K-means. Hal ini dilakukan untuk mencegah hasil yang tidak konsisten pada K-means, karena pada Enhanced K-means tidak melakukan inisialisasi secara acak. Penelitian ini menggunakan metode metode color moment untuk fitur warna dan untuk fitur tekstur digunakan metode Local Binary Pattern (LBP). Hasil evaluasi Enhanced K-means dengan menggunakan Coefficient Silhouette (CS) dan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan, pengelompokan dengan menggunakan fitur warna saja dengan channel hue menghasilkan hasil terbaik dengan nilai DBI sebesar 0,957 dan Silhouette sebesar 0,399, sedangkan hasil evaluasi menggunakan kedua fitur hanya mendapatkan nilai DBI sebesar 1,058 dan Silhouette sebesar 0, 31.
Algoritme Information Gain Feature Selection pada Sistem Temu Kembali Citra Makanan Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna dan Tekstur
Authors: Dyva Agna Fauzan, Yuita Arum Sari, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Machine Learning
Abstract: Nama makanan yang digunakan sebagai kata kunci atau query dalam melakukan pencarian resep makanan pada sistem pencarian memiliki keterbatasan, yaitu pengetahuan nama makanan yang ingin dicari resepnya sehingga dibutuhkan pendekatan lain, yaitu dengan citra dari makanan. Dengan banyaknya fitur yang dihasilkan dari citra akan menimbulkan data berdimensi tinggi yang berakibat pada efektivitas sistem sehingga diperlukan seleksi fitur. Penelitian ini mengulas tentang pengaruh jumlah pengembalian yang memberikan nilai MAP tertinggi serta pengaruh seleksi fitur Information Gain pada sistem temu kembali citra makanan dengan menggunakan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurance Matrix dan fitur warna menggunakan Color Moments dan Color Histogram. Pada jumlah pengembalian (r) sebanyak 5 mendapatkan nilai MAP mengungguli nilai r lain dengan nilai MAP= 1 pada penggunaan fitur warna saja dan tekstur saja dan nilai MAP= 0, 98 pada kombinasi keduanya. Hal ini menunjukkan jumlah pengembalian yang lebih sedikit dapat memberikan nilai MAP yang lebih tinggi. Pengaruh algoritme seleksi fitur Information Gain pada sistem adalah dapat memberikan nilai MAP= 1 pada jumlah fitur (n)= 10 pada fitur warna, n= 5 pada fitur teksur, dan n= 30 pada kombinasi fitur. Hal ini menunjukkan sistem dengan seleksi fitur dapat memberikan hasil yang sama baiknya (pada warna dan tekstur) bahkan lebih baik (pada kombinasi fitur) jika dibandingkan dengan tanpa seleksi fitur meski dengan jumlah fitur yang lebih sedikit.
EFISIENSI WAKTU PENYELESAIAN PROYEK PENAYANGAN IKLAN OLEH PT KARTA INDONESIA GLOBAL DENGAN METODE CRITICAL PATH METHODE (CPM) DAN PROGRAM EVALUATION AND REVIEW TECHNIQUE (PERT)
Authors: YUNITA SARI
Year: 2019
Topics: Project Management; Operations Research
Abstract: PT. Karta Indonesia Global is an advertising company located in Jakarta. There is no specific method used in scheduling ad serving projects. Success or failure in project completion depends on planning, scheduling and controlling projects that are managed effectively and efficiently. The author's main goal is to obtain optimal time in the completion of the ad serving project. This final project applies the CPM (Critical Path Method) method, and PERT (Program Evaluation and Review Technique), in the CPM and PERT method a network diagram is used with an Activity On Arrow (AOA) approach to obtain a sequence of project activities. By using network diagrams, companies can see which project activities are critical activities and require special attention and must be prioritized in the process, and which activities can be delayed. Analysis using the PERT and CPM methods shows the probability of the success of the project, so that the project implementation time is more efficient. From the results of calculations using the CPM method, the overall duration of project activities is 93 days. The application of the PERT method to the results of the analysis using the CPM method shows the probability of success of the project completed in 93 days by only 34%. From the calculation using the PERT method, the duration of work for the probability of success of the project is 99.999% and requires a duration of 106 days. And without using both methods the project completion time takes 113 days. Keywords: CPM, PERT, Network Diagram PT. Karta Indonesia Global merupakan perusahaan periklanan yang berlokasi di Jakarta. Belum ada metode khusus yang …
Pencarian Resep Makanan Berdasarkan Citra Makanan Menggunakan Simple Morphological Shape Descriptors, Cie L* A* B* Color Moment Dan Local Binary Pattern
Authors: Yosua Dwi Amerta, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Retrieval; Computer Vision
Abstract: Resep merupakan panduan tentang bahan, tahapan, dan cara penyajian sebuah makanan. Pencarian resep pada umumnya hanya terbatas menggunakan judul atau nama dari sebuah makanan, dan untuk mengatasi keterbatasan tersebut dibutuhkan pencarian berdasarkan citra. Pencarian berdasarkan citra membutuhkan pengekstraksian fitur citra, maka dari itu pencarian berdasarkan gambar atau citra akan menggunakan 3 metode ekstraksi fitur. Pengambilan fitur warna dilakukan menggunakan metode CIE L* a* b* Color Moment, yang akan mengambil fitur mean, standard deviation, dan skewness. Pada fitur bentuk, metode yang digunakan adalah Simple Morphological Shape Descriptors (SMSD) dengan mengambil 4 fitur, diantaranya adalah fitur aspek rasio, panjang, lebar, dan diameter. Fitur ketiga, yaitu tekstur diekstraksi menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP). Berdasarkan hasil dari metode tersebut dapat diketahui pencarian menggunakan CIE L* a* b* Color Moment mendapatkan nilai MAP sebesar 0, 70. Metode SMSD mendapatkan nilai MAP terkecil dengan nilai sebesar 0, 46. LBP mendapat nilai yang sama dengan metode gabungan yaitu 0, 52. Sehingga dapat disimpulkan bahwa LBP paling banyak mempengaruhi hasil dari metode gabungan.
ANALISIS RASIO LIKUIDITAS DAN RASIO PROFITABILITAS PADA PT INDOSAT TBK
Authors: Yunita Sari
Year: 2019
Topics: Financial Analysis; Financial Analysis
Abstract: Judul dari penulisan laporan akhir ini adalah “Analisis Rasio Likuiditas dan Rasio Profitabilitas Pada PT Indosat Tbk. Tujuan dari penelitian laporan ini untuk mengetahui Rasio Likuiditas dan Rasio Profitabilitas. Penulisan Laporan Akhir ini memerlukan data-data pendukung yang diperoleh penulis dari website PT Indosat Tbk, observasi dan riset kepustakaan. Data yang digunakan oleh penulis adalah laporan keuangan perusahaan yaitu laporan posisi keuangan dn laporan laba rugi untuk empat tahun terakhir (2015-2018). Menurut data yang di analisis, penulis menemukan beberapa masalah yaitu rasio likuiditas perusahaan belum mencapai standar industri, dan rasio profitabilitas perusahaan belum mencapai standar pada tahun tertentu dan mengalami kerugian. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis memberikan beberapa saran kepada perusahaan. Perusahaan harus mampu dan memanfaatkan kas sebaik-baiknya guna menutupi liabilitas perusahaan, membuat perencanaan yang baik dengan menekan harga pokok proyek dan biaya-biaya operasional seefisien mungkin untuk mendapatkan laba yang maksimal.
Bray-Curtis Distance Untuk Pencarian Resep Kue Tradisional Berdasarkan Ketersediaan Bahan Makanan
Authors: Febriana Ranta Lidya, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Data Mining
Abstract: Pada zaman modern seperti saat ini terdapat beberapa permasalahan khususnya tentang pengenalan makanan tradisional yang merupakan salah satu warisan budaya. Kebanyakan masyarakat Indonesia saat ini lebih menyukai masakan modern dari pada makanan tradisional terutama untuk jajanan umum seperti kue. Kurangnya pengenalan kue tradisional terhadap masyarakat saat ini menjadi latar belakang dilakukan penelitian bray-curtis distance untuk pencarian resep kue tradisional berdasarkan ketersediaan bahan makanan. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah resep-resep makanan yang didapatkan dari pengguna twitter menggunakan banyaknya likes dan retweet dan diolah menggunakan menggunakan perhitungan jarak Bray-Curtis Distance, dan juga membandingkan dengan Euclidean Distance, adanya pengaruh Like dan Retweet juga dilihat untuk mengetahui apakah dengan adanya like dan retweet tersebut dapat memberikan hasil pencarian kue tradisional yang lebih bagus. Hasil Perhitungan Bray-Curtis Distance dan Euclidean Distance terhadap MAP menghasilkan nilai MAP untuk Bray-Curtis Distance pada Top-1 adalah sebesar 0, 76 sedangkan untuk Euclidean Distance pada Top-1 memberikan hasil 0, 18. Dalam hal ini dapat dilihat bahwa Bray-Curtis Distance lebih unggul dibandingkan dengan Euclidean Distance, hal ini karena pada Euclidean Distance tersebut terjadi pada kata yang memiliki dimensi tinggi sehingga tidak dapat bekerja dengan baik, karena Euclidean Distance akan berasumsi bahwa adanya idependensi yang tinggi antar vektor koordinat pada vektor.
Pencarian Resep Kue Tradisional berdasarkan Jumlah Likes dan Retweet menggunakan Metode Generalized Vector Space Model
Authors: Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Data Mining
Abstract: Kue tradisional adalah salah satu bentuk keanekaragaman Indonesia. Membuat kue tradisional membutuhkan resep sebagai patokan untuk mengolah bahan yang dibutuhkan. Ibu rumah tangga zaman sekarang kurang mengetahui resep dan cara membuat kue tradisional yang kini tenggelam oleh makanan-makanan junk food sehingga merasa malas untuk membuat kue tradisional. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, dilakukan pencarian resep makanan berupa kue tradisional. Untuk mendapatkan resep yang diinginkan, maka dibutuhkan metode pencarian Generalized Vector Space Model untuk mengetahui relevansi resep yang diinginkan. Resep yang terdapat dalam dokumen training memiliki jumlah likes dan retweet yang mendukung terpilihnya suatu dokumen relevan. Dokumen resep yang digunakan berjumlah 100 data resep dengan 10 jenis kue tradisional. Setelah dilakukan pengujian terhadap 25 dokumen diperoleh nilai Mean Average Preecision terbaik sebesar 0,583 menggunakan metode Generalized Vector Space Model dengan pembobotan likes dan retweet. Hal tersebut membuktikan hasil pencarian mendekati query yang dimasukkan pengguna.
Prakiraan Penggunaan Volume Air PDAM Kota Malang Menggunakan Metode Support Vector Regression dengan Ant Colony Optimization
Authors: Akmilatul Maghfiroh, Agus Wahyu Widodo, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Support Vector Regression; Optimization
Abstract: Manusia sangat membutuhkan air untuk bertahan hidup dan melakukan kegiatan sehari-hari. Perusahaan Daerah Air Minum atau disingkat PDAM merupakan Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) yang menjadi sarana penyediaan air minumuntuk setiap daerah yang ada di Indonesia salah satunya PDAM Kota Malang. Jumlah penduduk yang terus bertambah setiap tahunnya mengakibatkan peningkatan terhadap kebutuhan air bersih. Mengingat kebutuhan air bersih yang kian meningkat serta keterbatasan sumber air, PDAM Kota Malang harus mendistribusikan air bersih secara optimal dan efisien agar kebutuhan konsumen akan air bersih dapat terpenuhi. Oleh karena itu dengan melakukan prakiraan penggunaan volume air ini diharapkan dapat membantu PDAM Kota Malang untuk memperkirakan volume air yang perlu didistribusikan secara efisien dan tepat sasaran. Beberapa metode peramalan air seperti penelitian â€ œAn Enhanced Differential Evolution Based Grey Model For Forecasting Urban Water Consumptionâ€ menghasilkan nilai MAPE yang cukup baik yakni sebesar 2.285%. Kemudian untuk metode SVR-ACO digunakan pada penelitian â€ œSupport Vector Regression and Ant Colony Optimization for HVAC Cooling Load Predictionâ€ menghasilkan NMSE sebesar 0,241. Setelah melakukan pengujian dengan menggunakan data konsumsi air PDAM Kota Malang selama 7 tahun terhitung dari januari 2008 hingga Februari 2014, penelitian ini menghasilkan nilai NMSE yang cukup baik yaitu sebesar 0,281.
Meningkatkan Keterampilan Kolaborasi Siswa Menggunakan Lembar Kerja Siswa Berbasis Saintifik
Authors: Nurwahidah Nurwahidah, Taufik Samsuri, Baiq Mirawati, Indriati Indriati
Journal: Reflection Journal
Year: 2021
Topics: Education; Teaching Methods
Abstract: Penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas yang bertujuan untuk meningkatkan keterampilan kolaboratif siswa dengan menggunakan lembar kerja siswa berbasis saintifik siswa kelas XI Madrasah Aliyah Negeri 1 Dompu tahun ajaran 2020/2021 dengan jumlah siswa 11 orang. Pengumpulan data dilakukan melalui lembar observasi. Lembar observasi digunakan untuk mengamati keterampilan kolaboratif siswa. Adapun teknik analisis datanya menggunakan teknik analisis data secara kuantitatif dan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa siklus I diperoleh hasil rata-rata keterampilan kolaborasi siswa sebesar 62, 5, dengan katagori tinggi dan pada siklus II sebesar 75, 2 dengan katagori sangat tinggi rata-rata peningkatan dari siklus I ke siklus II sebesar 13, 6 melalui pembelajaran dengan menggunakan LKS berbasis saintifik Improving Student Collaboration Skills Using Science-Based Student …
Dealing with fraud
Authors: Gugus Irianto, Nurlita Novianti
Year: 2019
Topics: Fraud Detection
Abstract: Buku ini menyajikan narasi fraud dalam konteks global dan di Indonesia. Diawali dengan penyajian “mukadimah” tentang Skandal Korporasi dan Akuntan, dan diakhiri dengan narasi tentang Fraud dan Budaya (organisasi). Sebagai “report on work in progress”, buku ini membuka ruang diskursus lebih lanjut tentang fraud dan implikasinya, tentang pelaku dan rasionalisasinya (yang dibingkai Teori Fraud), serta tentang strategi pencegahan dan pendeteksiannya. Narasi utama yang ingin disampaikan dalam buku ini: ikhtiar pemberantasan fraud perlu menimbang konteks dan budaya yang melingkupinya, tidak cukup hanya dengan pendekatan “struktural” semata, dan pencegahan fraud saatnya menjadi yang utama.
Cyberbullying identification in twitter using support vector machine and information gain based feature selection
Authors: NMGD Purnamasari, M Ali Fauzi, Liana Shinta Dewi Indriati, Liana Shinta Dewi
Journal: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Year: 2020
Topics: Cyberbullying Detection; Machine Learning
Abstract: Cyberbullying is one of the actions that violate the ITE Law where the crime is committed on social media applications such as Twitter. This action is difficult to detect if no one is reporting the tweet. Cyberbullying tweet identification aims to classify tweets that contain bullying. Classification is done using Support Vector Machine method where this method aims to find the dividing hyperplane between negative and positive class. This study is a text classification where more data is used, the more features are produced, therefore this research also uses Information Gain as feature selection to select features that are not relevant to the classification. The process of the system starts from text preprocessing with tokenizing, filtering, stemming and term weighting. Then perform the information gain feature selection by calculating the entropy value of each term. After that perform the classification process based on the terms that have been selected, and the output of the system is identification whether the tweet is bullying or not. The result of using SVM method is accuracy 75%, precision 70.27%, recall 86.66% and f-measure 77.61% on experiment maximum iteration= 20, λ= 0.5, γ= 0.001, ε= 0.000001, and C= 1. The best threshold of information gain is 90%, with accuracy 76.66%, precision 72.22%, recall 86.66% and f-measure 78.78%.
Analisis Sentimen Opini Film Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Lexicon Based Features
Authors: Arifin Kurniawan, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat mengakibatkan banyak orang yang menulis opini mereka di media sosial seperti pada forum KASKUS. KASKUS merupakan situs forum online yang menyediakan tempat untuk mencari informasi dan berbagi hobi. Salah satunya adalah forum Movies yang berisi diskusi mengenai suatu film yang telah ditonton. Pengguna menuliskan opininya mengenai suatu film apakah film tersebut bagus atau jelek. Opini-opini tersebut dapat dianalisis untuk mengetahui bagaimana tanggapan pengguna tentang film tersebut agar menghasilkan output yang bermanfaat bagi pembuat film dengan melakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan opini ke dalam kelas positif atau kelas negatif. Analisis sentimen dilakukan menggunakan metode Naive Bayes untuk klasifikasi dan Lexicon Based Features untuk pembobotan nilai sentimen suatu kata. Proses yang dilakukan dimulai dari text preprocessing, term weighting, Naive Bayes training, dan Naive Bayes testing dengan pembobotan lexicon based features menggunakan kamus Barasa. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, dengan menggunakan metode Naive Bayes dan Lexicon Based Features didapatkan nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure sebesar 0, 8, 0, 8, 0, 8 dan 0, 8. Sedangkan dengan menggunakan metode Naive Bayes tanpa pembobotan Lexicon Based Features didapatkan nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure sebesar 0, 95, 1, 0, 9 dan 0, 9474. Sehingga penggunaan metode Naive Bayes dengan Lexicon Based Features masih belum dapat memberikan hasil lebih baik.
Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi BCA Mobile Menggunakan BM25 Dan Improved K-Nearest Neighbor
Authors: Indriya Dewi Onantya, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Aplikasi mobile banking merupakan salah satu aplikasi yang dianggap dapat memberikan kemudahan dalam kegiatan manusia. Salah satu aplikasi yang banyak digunakan adalah BCA Mobile. Aplikasi ini dapat memudahkan pengguna dalam melakukan beberapa kegiatan keuangan dengan tidak pergi ke bank terkait. Hal ini tentunya sangat bermanfaat dalam menghemat waktu bagi pengguna yang memiliki kesibukan dalam kesehariannya. Dari aplikasi mobile yang ada saat ini, tidak ditemukan adanya fitur analisis sentimen untuk mengelompokkan atau menyaring antara ulasan positif dan negatif. Untuk mengetahui ulasan tersebut tergolong ulasan positif atau negatif, diperlukan analisis sentimen terhadap ulasan tersebut. Proses analisis sentimen diawali dengan pre-processing data, pembobotan kata menggunakan metode BM25, dan dilakukan pengklasifikasian dokumen menggunakan Improved K-Nearest Neighbor. Hasil yang diperoleh berdasarkan evaluasi berupa pengujian 5-fold mendapatkan nilai k-values terbaik sebesar 10, dengan nilai precision sebesar 0,946, recall sebesar 0,934, f-measure sebesar 0,939, dan accuracy sebesar 0,942. Hasil pengujian yang telah dilakukan mendapatkan hasil akurasi yang fluktuatif, karena dipengaruhi oleh besarnya nilai k-values. Namun tidak dipengaruhi oleh jumlah atau proporsi kelas data uji, karena meskipun data jumlah atau proporsi kelas data yang digunakan berbeda tetapi nilai k-values baru menyesuaikan dengan jumlah data uji tiap kelas.