Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Analisis Sentimen Pengguna Sosial Media Twitter/X Terhadap Acara Clash of Champions Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes
Authors: Salsabila Azzahra'Zulfa Kusuma, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Pemanfaatan media sosial sebagai sumber data untuk memahami persepsi publik menjadi aspek penting bagi banyak organisasi, termasuk Ruangguru dalam menyelenggarakan acara Clash of Champions. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi persepsi publik terhadap acara Clash of Champions. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap acara Clash of Champions menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan melakukan evaluasi melalui SWOT Analysis. Metode Multinomial Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen, sementara analisis SWOT dilakukan berdasarkan data yang telah melalui proses topic modelling menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Penelitian ini juga bertujuan untuk mengukur performa algoritma Multinomial Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen serta mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman yang muncul dari hasil analisis SWOT. Hasil implementasi algoritma menunjukkan performa yang baik, dengan tingkat akurasi mencapai 97%. Analisis SWOT mengungkapkan beberapa temuan utama, yaitu kekuatan pada konten acara yang interaktif, kelemahan pada durasi acara yang terlalu pendek dan kurangnya variasi tantangan, peluang pada meningkatnya minat publik terhadap acara edukatif, serta ancaman berupa ekspektasi publik yang tinggi akibat lonjakan popularitas. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi Ruangguru untuk meningkatkan kualitas acara di masa mendatang dan menjadi panduan bagi organisasi lain yang berencana menyelenggarakan acara serupa.
Analisis Akar Permasalahan Kepuasan Tamu Hotel Savana Berdasarkan Sentimen Negatif
Authors: Alexander Christo Setiawan, Dian Eka Ratnawati, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Sentiment Analysis; Customer Service
Abstract: Industri perhotelan di Indonesia termasuk di Kota Malang menghadapi persaingan ketat sehingga penting bagi hotel-hotel untuk memanfaatkan ulasan online agar bisa menjaga kualitas layanannya, salah satunya Hotel Savana. Ulasan online yang diberikan oleh para pengunjung sangat bermanfaat bagi calon pengunjung dan pihak hotel sendiri. Ulasan online berguna bagi pihak hotel karena pihak hotel dapat memanfaatkannya sebagai bahan pertimbangan pembuatan kebijakan, peraturan, dan keputusan. Penelitian ini menganalisis sentimen ulasan tamu menggunakan algoritma IndoBERT untuk mengetahui persepsi publik terhadap Hotel Savana. Pengujian model IndoBERT mendapatkan nilai akurasi sebesar 98, 3%, precision sebesar 97%, recall sebesar 96, 3%, dan f1-score sebesar 96, 7%. Ulasan bersentimen negatif 1 tahun terakhir (September 2023–September 2024) selanjutnya dianalisis lebih lanjut untuk dicari akar masalahnya. Hasil analisis mengungkap tiga isu utama yang sering dikeluhkan oleh pengunjung Hotel Savana, yaitu aspek fasilitas, aspek pelayanan, dan aspek kamar. Ishikawa diagram dan five whys analysis diterapkan untuk menganalisis akar permasalahan dari setiap aspek.
International Journal of Veterinary Science
Authors: Susanti Susanti, Raden Mas Abdul Adjid, Susan Maphilindawati Noor, Andi Mulyadi, Sumirah Sumirah, Harimurti Nuradji, Dian Ratnawati, Dicky Mohammad Dikman, Dicky Pamungkas, Faidah Rachmawati, Yessy Anastasia, Hastuti Handayani S Purba
Journal: Int J Vet Sci
Year: 2025
Topics: Veterinary Science
Abstract: Sero-epidemiological study on Leptospira infection was done in a closed cattle population. The epidemiology scope includes clinical symptoms, prevalence of infection, serovar of Leptospira caused infection, breeds infected, and its possible transfection to human. Serum samples of 980 cattle and 58 workers were collected in this study. All the serum samples were tested against Leptospirosis using the Microscopic Agglutination Test (MAT). Fourteen serovars of Leptospira interrogans were used as antigens, namely Icterohaemorrhagiae, Canicola, Ballum, Javanica, Celledoni, Pyrogenes, Cynopteri, Rachmati, Australis, Grippotyphosa, Hardjo, Bataviae, Tarassovi, and Dan Pomona. The data were analyzed using descriptive epidemiology. The study showed that Leptospirosis infected 62 cattle (6.32%). The infection was detected in Bali, Madura, and Onggole Cattle. The most prevalent breed of leptospirosis was in Bali cattle (7.55%). Several Leptospira serovars-infected cattle in the population were found, namely Tarrasovi, Hardjo, Grippotyphosa, and Batavia serovars (single infection) and Hardjo and Tarrasovi serovars (multiple infections). The most dominant serovar-infected cattle in this area was Tarrasovi (64.51%). The infection was not detected in humans, but it was shown that farm workers' exposure to Leptospira spp. was very low.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pada Ulasan Pelanggan Restoran Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Studi Kasus: Depot Bamara)
Authors: Muhammad Fariz Firdaus, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Ulasan pelanggan berperan penting dalam evaluasi produk dan layanan restoran. Ulasan pelanggan membantu restoran mengidentifikasi kekuatan dan kelemahannya. Depot Bamara adalah rumah makan yang belum efektif dalam memanfaatkan ulasan pelanggan karena kurangnya teknologi dan sumber daya manusia yang ahli dalam menerapkannya. Salah satu solusi yang dapat diimplementasikan adalah menggunakan analisis sentimen berbasis aspek dengan bantuan pembelajaran mesin. Analisis sentimen berbasis aspek memberikan pengetahuan yang lebih berfokus pada setiap aspek restoran, dan penggunaan pembelajaran mesin memungkinkan pemanfaatan ulasan dengan sumber daya manusia minimal. Penelitian menggunakan data ulasan pelanggan tahun 2021-2022 sebanyak 1029 ulasan melalui web scraping di situs Google Review. Kata-kata dalam ulasan diberi bobot menggunakan teknik pembobotan frequency inverse document frequency (TF-IDF) dan diklasifikasi menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Model klasifikasi diuji dengan teknik k-fold cross validation, menghasilkan rata-rata accuracy sebesar 92%, menunjukkan performa yang baik. Pengujian juga dilakukan pada masing-masing aspek, menujukkan hasil klasifikasi pada aspek harga memiliki rata-rata accuracy tertinggi, sebesar 96%. Data ulasan dianalisis menggunakan root cause analysis (RCA). Hasil RCA menunjukkan bahwa akar masalah ulasan negatif adalah tidak adanya opsi kepedasan, SOP yang belum ada, pelatihan staf yang belum rutin, dan kurangnya ruang parkir dan penataan tempat duduk saat makan siang. Hasil …
Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi Pegadaian Digital Menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Cantika Firalya
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Penelitian bertujuan untuk menganalisis data ulasan pengguna aplikasi Pegadaian Digital. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine. Pegadaian Digital adalah aplikasi mobile dan web yang memungkinkan transaksi Pegadaian secara online, tersedia di Google Play dengan 3.7 dari skala 5 (per 5 Mei 2024), menunjukkan ketidakpuasan pengguna. Data ulasan diambil melalui web scraping dan diproses dengan preprocessing untuk persiapan data. Selanjutnya, ulasan diberi label sesuai sentimen, dan metode TF-IDF digunakan untuk pembobotan kata, mengubah dokumen menjadi vektor representatif. SVM kemudian membangun model untuk memprediksi kategori dari data. Tahap pengujian pada penelitian ini akan menguji parameter, confusion matrix, dan K-Fold Cross Validation, yang kemudian di analisis. Hasil pengujian menunjukkan performa yang baik dengan data dibagi menjadi 90% pelatihan dan 10%. Perbandingan parameter menunjukkan parameter C= 1, dan max_iter= 200 memiliki akurasi tertinggi. Pengujian K-Fold Cross Validation menggunakan kernel linear menghasilkan rata-rata accuracy 92.52%, precision 92.53%, recall 92.52%, dan f1-Score 92.51%. Hasil analisis akan menghasilkan hasil akhir berupa Root Cause Analysis yang berbentuk diagram fishbone. Hasil Root Cause Analysis pada penelitian ini menemukan 4 permasalahan, seperti aplikasi lambat, kesulitan masuk akun atau login, upgrade akun gagal, tabungan emas tidak masuk.
Analisis Sentimen Aplikasi Glints Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: A'inun Sukmawati, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Aplikasi Glints merupakan aplikasi yang bergerak di bidang jasa penyedia lowongan kerja dan pengembangan karir. Aplikasi Glints menyediakan informasi mengenai lowongan pekerjaan baik full-time, internship, dan freelance. Banyaknya platform lowongan kerja yang ada di Indonesia memberikan tantangan pada aplikasi Glints agar tidak kalah dengan pesaingnya. Meningkatkan layanan aplikasi dengan mengetahui persepsi pengguna aplikasi merupakan salah satu cara untuk mempertahankan popularitas aplikasi. Persepsi pengguna aplikasi dapat dianalisis menggunakan analisis sentimen kemudian dapat diketahui akar permasalahan dari sentimen pengguna. Penelitian ini menggunakan metode SVM atau Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan pengguna aplikasi di Google Play Store. Tahapan dalam proses analisis sentimen diantaranya seperti pengumpulan data dengan web scraping, pelabelan data, text preprocessing, pembobotan kata dengan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), klasifikasi menggunakan Support Vector Machine, dan evaluasi kinerja model dengan Confusion Matrix. Analisis dilakukan pada data berjumlah 738 data ulasan aplikasi. Hasil pengujian dengan parameter nilai C= 1 menunjukkan nilai accuracy sebesar 87, 12%, precision 87, 49%, recall 87, 13%, dan f1-score 87, 08%. Hasil klasifikasi negatif kemudian dianalisis menggunakan diagram fishbone. Analisis diagram fishbone menunjukkan bahwa aplikasi Glints memerlukan perbaikan pada layanan pencarian lowongan kerja, update aplikasi, dan fungsionalitas aplikasi.
Analisis Sentimen Terhadap Pendapat Masyarakat Mengenai Pilkada 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Authors: Eka Bayu Satriawan, Satrio Hadi Wijoyo, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Pemilihan Kepada Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau yang lebih dikenal sebagai Pilkada, merupakan pemilihan umum di Indonesia yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat yang telah memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan. Twitter/X sebagai platform media sosial yang penting dalam komunikasi digital di Indonesia, menjadi tempat bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat mereka, termasuk pendapat mengenai pilkada. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari Twitter/X. Proses berikutnya melibatkan enam tahap pre-processing, seperti case folding, pembersihan data, tokenizing, slang normalization, stemming, dan filtering. Metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil pengujian Support Vector Machine (SVM) berhasil mendapatkan performa …
Peramalan Aliran Uang Masuk dan Keluar (Inflow dan Outflow) Regional Bank Indonesia di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan Metode FBProphet
Authors: Firda Putri, Bayu Rahayudi, Dian Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Forecasting
Abstract: Aktivitas ekonomi di masyarakat tidak terlepas dari uang yang mampu mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Uang yang beredar terlalu banyak di masyarakat dapat mengakibatkan terjadinya inflasi, sedangkan terlalu sedikit uang yang beredar mampu memperlambat pertumbuhan ekonomi. Upaya untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memastikan ketersediaan uang kartal berdasarkan aliran uang masuk (inflow) dan aliran uang keluar (outflow) di Bank Indonesia melalui prediksi yang akurat. Metode FBProphet diimplementasikan dalam penelitian ini untuk meramalkan inflow dan outflow regional Bank Indonesia di Provinsi DKI Jakarta. Data yang digunakan dari periode tahun 2011-2023 menggunakan frekuensi bulanan, dengan data pelatihan dari tahun 2011-2022 dan sisanya sebagai data uji. Hasil evaluasi kinerja berdasarkan metrik MAPE dengan menerapkan metode prophet secara basic, menunjukkan tingkat akurasi pada inflow tergolong wajar, sedangkan pada outflow tergolong tidak akurat. Penerapan komponen hari libur, khususnya berupa dataframe holidays, mampu meningkatkan kinerja metode prophet dengan selisih MAPE sebesar 15.89% pada inflow, sehingga menjadi 25.06%, sedangkan pada outflow menjadi 34.57% dengan selisih MAPE sebesar 25.05%. Penerapan hyperparameter tuning dengan Bayesian optimization juga mampu meningkatkan kinerja metode prophet lebih optimal serta menunjukkan bahwa komponen hari libur yang optimal diterapkan pada inflow adalah dataframe holidays dan country holidays, sedangkan pada outflow hanya dataframe holidays. MAPE yang dihasilkan dari …
Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku UB Press Menggunakan Algoritma FP-Growth
Authors: Sri Indrayani, Dian Eka Ratnawati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Data Mining; Association Rule Mining
Abstract: Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku UB Press Menggunakan Algoritma FP-Growth | 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 Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku UB Press Menggunakan Algoritma FP-Growth 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Implementasi Association Rule Mining pada Data Penjualan Buku UB Press Menggunakan Algoritma FP-Growth Penulis Sri Indrayani Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: association rule mining, FP-…
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Menggunakan Support Vector Machine dan Binary Relevance Terhadap Aplikasi Access by KAI
Authors: Sofita Hidayatul Maghfiroh, Dian Eka Ratnawati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Analisis Sentimen Berbasis Aspek Menggunakan Support Vector Machine dan Binary Relevance Terhadap Aplikasi Access by KAI | 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 Analisis Sentimen Berbasis Aspek Menggunakan Support Vector Machine dan Binary Relevance Terhadap Aplikasi Access by KAI 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Analisis Sentimen Berbasis Aspek Menggunakan Support Vector Machine dan Binary Relevance Terhadap Aplikasi Access by KAI Penulis Sofita Hidayatul Maghfiroh Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Putra Pandu Adikara Kata Kunci: analisis sentimen, analisis sentimen berbasis aspek, RCA, Root Cause Analysis, Support Vector Machine, SVM, BR, Binary …
Analisis Sentimen terhadap Ulasan Pelanggan UB Press menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Authors: Zahra Diva, Dian Eka Ratnawati, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Ulasan pelanggan adalah tanggapan yang diberikan oleh pelanggan terhadap suatu barang atau layanan. Memahami ulasan pelanggan merupakan salah satu cara untuk memenuhi kepuasan pelanggan. Namun dalam pemasarannya UB Press mendapatkan banyak ulasan, sehingga dibutuhkan waktu untuk membaca dan memilah ulasan tersebut ke dalam ulasan positif atau negatif. Analisis sentimen dapat dilakukan dalam mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini menggunakan Learning Vector Quantization sebagai metode klasifikasi, serta penggabungan metode TF-IDF dan Lexicon-Based Features untuk pembobotan kata. Data ulasan yang digunakan adalah sebanyak 655 ulasan yang terbagi menjadi data uji dan data latih untuk setiap lima foldmenggunakan Stratified K-Fold Cross Validation. Dari pengujian parameter LVQ hasil optimal didapatkan ketika nilai learning rate 10-1, nilai dec α 10-2, dan …
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Metaverse Menggunakan Metode Long Short-Term Memory dan Word2Vec
Authors: Aditya Nugraha Perdana, Dian Eka Ratnawati, Djoko Pramono
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Sentiment Analysis; Deep Learning
Abstract: Metaverse, sebagai fenomena digital yang berkembang pesat, telah menarik perhatian dan memicu diskusi di kalangan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi Twitter, platform media sosial yang populer, sebagai sarana analisis pandangan publik terhadap metaverse. Dengan menerapkan metode analisis sentimen berbasis Deep Learning, khususnya metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Word2Vec, penelitian ini memproses dan menganalisis sentimen dalam tweet yang berkaitan dengan metaverse. Fokus utama adalah mengklasifikasikan tweet sebagai positif atau negatif untuk memberikan gambaran yang jelas tentang persepsi masyarakat terhadap metaverse. Melalui pengembangan model LSTM, penelitian ini mencapai akurasi yang tinggi, yakni 95%, dengan tingkat precision 97%, recall 94%, dan F1-score 95%, yang menunjukkan efektivitas teknik ini dalam mengidentifikasi …
Klasifikasi Data Paten Berdasarkan Judul Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST) Universitas Brawijaya)
Authors: Syafira Alifah, Dian Eka Ratnawati, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Paten adalah salah satu perlindungan Hak Kekayaan Intelektual yang dimiliki inventor karena hasil penemuannya (invensi) dalam jangka waktu tertentu. Pendaftaran paten di lingkungan Universitas Brawijaya dapat diajukan ke Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST). Klasifikasi secara manual pada jumlah paten yang banyak membutuhkan waktu dan beresiko terjadi kesalahan dalam pengelompokan nya, sehingga perlu dilakukan klasifikasi data paten secara otomatis. Penelitian ini menerapkan algoritma klasifikasi Naïve Bayes untuk mengategorikan paten berdasarkan judul. Judul paten akan diolah melalui langkah-langkah seperti text preprocessing, penerapan TF-IDF, klasifikasi Naïve Bayes, serta tahap validasi. Salah satu tahap pada text preprocessing akan dilakukan pengurangan untuk mengetahui pengaruh text preprocessing terhadap performa algoritma Naïve Bayes. Kategori data yang diolah dalam penelitian ini adalah Metode, Proses, Alat, dan Formula dengan jumlah keseluruhan data, yaitu 376. Hasil penelitian klasifikasi paten berdasarkan judul menunjukkan performa lebih unggul menggunakan seluruh tahapan text preprocessing dengan accuracy sebesar 83.77%, precision sebesar 86.52%, recall sebesar 83.77%, dan f-measure sebesar 83.44%.
Analisis Peramalan Penjualan Buku pada UB Press dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing
Authors: Shinta Dewi Putri Wibowo, Dian Eka Ratnawati, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Statistical Methods
Abstract: Analisis Peramalan Penjualan Buku pada UB Press dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing | 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 Analisis Peramalan Penjualan Buku pada UB Press dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 / 4.Artikel Analisis Peramalan Penjualan Buku pada UB Press dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Penulis Shinta Dewi Putri Wibowo Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Universitas Brawijaya Nanang Yudi Setiawan Universitas Brawijaya Kata Kunci: Analisis Peramalan, analisis, penjualan buku, forecasting, prediksi, peramalan, ub …
Klasifikasi Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus: UB Press)
Authors: Tharessa Fitria, Dian Eka Ratnawati, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Jurnal ini akan dipublikasikan Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Mendekode Notasi SMILES: Ekstraksi Fitur dan Prediksi dengan Machine Learning
Authors: Dian Eka Ratnawati, Syaiful Anam
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Cheminformatics
Abstract: Buku ini menawarkan wawasan mendalam ke dalam dunia kimia komputasi dan aplikasi notasi SMILES. Penulis memandu pembaca melalui perjalanan yang komprehensif, dimulai dari pemahaman dasar notasi SMILES hingga teknik mendekode notasi ini. Selain itu, buku ini menguraikan bagaimana Machine Learning, khususnya pendekatan Extreme Learning Machine (ELM) dan Particle Swarm Optimization (PSO), dapat digunakan untuk memprediksi fungsi aktif dari senyawa kimia berdasarkan notasi SMILES. Pembaca akan menemukan rincian tentang ekstraksi fitur, perhitungan fitur, dan bagaimana normalisasi memengaruhi performansi prediksi. Buku ini juga secara khusus mengenalkan parameter utama PSO, yaitu bobot inersia Modified SAIW dan koefisien akselerasi Modified SBAC, yang sangat memengaruhi kinerja PSO menjadi lebih baik. Buku ini juga mencakup berbagai studi kasus dan uji performansi yang membandingkan pendekatan PSO-ELM dengan algoritma machine Learning lainnya. Dengan begitu, buku ini menjadi panduan yang sangat berguna bagi para peneliti dan ilmuwan yang tertarik dalam menggali potensi notasi SMILES dan machine Learning dalam kimia komputasi.
Analisis Sentimen Feed Back Mahasiswa terhadap Dosen Prodi Teknologi Informasi Departemen Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
Authors: I Made Yoga Adhitya, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Education Technology
Abstract: Kemajuan teknologi membuat pembelajran semakin menjadi lebih mudah dalam segala hal termasuk memberikan feedback atau saran kepada tenaga pengajar. Perkembangan teknologi yang begitu cepat. Universitas Brawijaya memiliki sebuah program Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) sebagai media untuk melihat nilai, pembayaran uang kuliah tunggal (UKT) sekaligus sebagai tempat untuk memberikan saran atau feedback kepada dosen. Data ulasan atau feedback dari mahasiswa kepada dosen seringkali memiliki daftar ulasan positif dan negatif. Data ulasan atau feedback yang di dapat dalam bentuk data excel kemudian di ubah menjadi data csv. Data tersebut akan dilakukan Text Preprocessing untuk membersihkan kata-kata didalam teks agar data tersebut dapat di eksekusi. Penelitian ini, menggunakan metode random forest sebagai alat analisis untuk mengidentifikasi apakah sebuah teks mengandung opini yang bersifat positif atau negatif dari feedback atau sara. Tahapan penelitian dimulai dengan mengidentifikasi masalah kemudian dilanjutkan dengan studi literatur. Setelah melakukan pengumpulan data pada feedback mahasiswa terhadap kinerja dosen di aplikasi SIAM UB dan dilakukan proses Text Preprocessing Selanjutnya akan melakukan proses pembobotan term dengan menggunakan TF-IDF. Pada penelitian ini dibagi sentimen menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif, dan menggunakan beberapa indikator evaluasi, seperti akurasi, recall, presisi, dan F1-score, untuk mengevaluasi kinerja metode tersebut. Pengujian dilakukan dengan memvariasikan jumlah dan kedalaman Tree keputusan yang …
Development of Diabetes Mellitus Diagnosis Method Based Random Forest Classifier with Particle Swarm Optimization
Authors: Syaiful Anam, Fidia Deny Tisna Amijaya, Satrio Hadi Wijoyo, Dian Eka Ratnawati, Cynthia Ayu Dwi Lestari, Muhaimin Ilyas
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Diabetes Mellitus (DM) is a chronic metabolism that has symptom in a rise in blood sugar level. In terms of the total number of DM patients worldwide, Indonesia comes in at the seventh position out of 10 nations. DM is a disease that is very dangerous and causes various complications. To mitigate the effects and complications of DM, a diagnosis early on DM is necessary. The diagnosis of DM is generally carried out by an expert doctor who requires a high cost and the diagnosis result tends to be bias in between expert doctors. DM diagnosis method-based machine learning needs to be created to obtain a diagnostic method at an affordable cost. One of the known machine learning methods that can be used to develop DM diagnostic method is Random Forest (RF). It is relatively fast, simple, resistant to outliers and noise, easy to parallelize, avoids overfitting and is a good solution. However, the performance of the …
Analisis Sentimen Opini Publik pada Media Sosial Twitter terhadap Antrian Comic Frontier 15 menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Kurnia Amonito, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Comic Frontier (CF) 15 merupakan sebuah acara comic terbesar di Indonesia yang diadakan setiap tahunnya. CF15 dilaksanakan setelah terjadinya pandemi yang menyebabkan diundur 2 tahun. Pengunjung yang menanti-nanti acara tersebut akhirnyapun datang semua secara bersamaan dan mengakibatkan antrian CF15 membeludak. Antrian CF15 yang membeludak menarik perhatian banyak pengunjung dan banyak dibicarakan pada media sosial Twitter. Penelitian ini mempunyai sebuah tujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen guna mengidentifikasi sejauh mana pendapat yang positif dan negatif terhadap antrian CF15, sambil juga mengidentifikasi masalah yang sering kali menjadi keluhan dalam antrian tersebut. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dipilih supaya mampu melaksanakan klasifikasi sentimen dalam penelitian ini. K-NN dipilih karena mempunyai pendekatan yang sangat sederhana …
Klasifikasi Peminatan Peserta Didik Baru SMA menggunakan K-Nearest Neighbour (Studi Kasus: SMA Negeri 1 Tenggarang Bondowoso)
Authors: Mochammad Fajri Rahmatullah Rendra Priyono, Dian Eka Ratnawati, Buce Trias Hanggara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Pemilihan keminatan pada SMA merupakan bagian penting bagi peserta didik untuk memenuhi standar kurikulum yang nantinya akan mempengaruhi pilihan peserta didik saat mereka akan menentukan pilihan pada perguruan tinggi, dengan adanya kelompok keminatan ini, peserta didik diharapkan bisa memilih keminatan yang sesuai dengan kemampuan serta minat dari peserta didik. Penelitian ini menggunakan data Peminatan Peserta Didik Baru SMA Negeri 1 Tenggarang dengan jumlah data sebanyak 292 data. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi data. Nilai K dalam klasifikasi ini di tentukan dengan menggunakan method bernama GridSearch CV, method ini berasal dari library sklearn yang ada pada pyhton. Nilai K adalah sebuah variable yang sangat penting untuk menentukan hasil dari klasifikasi ini. Rata-rata akurasi dari penelitian ini bergantung …
Predict GO-JEK Driver Income Level in the Bali Region using Decision Tree
Authors: I Dewa Gede Ngurah Bramasta Darmawan, Dian Eka Ratnawati
Journal: Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Decision Trees
Abstract: The work in the transportation industry is one of several that is impacted by information technology, which is now developing quickly. The emergence of information technology in the transportation industry led to the creation of GO-JEK. GO-JEK is growing in popularity with the general public because, in addition to offering a wide range of services, it also creates new jobs with more flexible working hours for the community. Of course, each driver's income from working as a GO-JEK driver is unique. However, a number of things can have an impact on this income. With a focus on the Bali region, this study tries to forecast income levels for drivers of GO-JEK. J48 algorithm is used to process the data, producing a decision tree with 19 rule models. An accuracy value of 77.61%, a precision value of 78.95%, a value recall of 81.08%, and an AUC value of 0.808 are obtained from the rule model test utilizing the confusion matrix and ROC/AUC curve. These results demonstrate how effective the decision tree and rule model are.
Morphological and biochemical characterization of new cattle breeding PO Grati (POGASI) sperm
Authors: Yeni Widyaningrum, Dian Ratnawati, Sari Yanti Hayanti, Lukman Affandhy
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2023
Topics: Animal Husbandry; Biochemistry
Abstract: PO Grati (POGASI) cattle are a new breed of cattle with optimal efficiency in using low-quality feed (low crude). However, the reproduction levels of POGASI cattle are still limited reports. The characterization of POGASI sperm is the beginning strategy for sperm quality selection leading to elevating the POGASI reproduction levels. We evaluated the POGASI sperm quality on macroscopic and microscopic evaluation and measured the testosterone and luteinizing hormone concentrations. This experiment used ten POGASI bulls, 4–5 years old and 550–650 kg. Freshly ejaculated semen of POGASI cattle were collected and evaluated their macroscopic and microscopic. The testosterone and luteinizing hormone concentrations were measured by ELISA assay with standard methods. POGASI bulls have semen with a volume average was 4.9±2.0 ml in the good category. The sperm motility of POGASI bulls was 88.1±9.6 …
Study Motility of Ongole Crossbred Semen with Soybean-Based Diluents Stored at Ambient Temperature (24-27 0C)
Authors: Dian Ratnawati, Gatot Ciptadi
Journal: Jurnal Ilmu-Ilmu Peternakan
Year: 2023
Topics: Animal Husbandry; Biotechnology
Abstract: Artificial insemination with fresh semen is an alternative that can be done if there is a limitation of liquid nitrogen, bull, and facilities for processing liquid and frozen semen (costly). This study aimed to determine the optimal diluent formula based on CEP-3 (modified/m) and aqueous soybean extract (ASE) to support spermatozoa motility at ambient temperature storage. The research design was completely randomized, with eight treatments and six replications. The diluent formula treatments were as follows: T1 (CEP-3(m)), T2 (CEP-3(m)+10% Egg Yolk/EY), T3 (CEP-3(m)+ASE 1%), T4 (CEP-3 (m)+ASE 2%), T5 (CEP-3(m)+ASE 3%), T6 (CEP-3(m)+ASE 4%), T7 (CEP-3(m)+ASE 5%), and T8 (CEP-3(m)+ASE 6%). The parameters were measured, i.e., the motility of spermatozoa and its kinetic parameters. Data were analyzed using ANOVA with SPSS 16 program. The result showed that the progressive motility of spermatozoa at day one was more than 50% in diluents CEP-3(m)+ASE 1-2%. Diluent CEP-3(m) and aqueous soybean extract 1-2% can support spermatozoa's motility and kinetic parameters during storage at ambient temperature, including progressive motility, motility, motility, velocity, and BCF.
Pembuatan Sistem Informasi E-Commerce Untuk Unit Aktivitas Kerohanian Buddhis Universitas Brawijaya (UAKB UB)
Authors: Kevin Renjiro, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Unit Aktivitas Kerohanian Agama Buddhis Universitas Brawijaya (UAKB UB) merupakan sebuah Unit Kreativitas Mahasiswa (UKM) yang terdapat di Universitas Brawijaya yang merupakan tempat bagi mahasiswa beragama Buddha untuk berorganisasi. Terdapat berbagai macam divisi di UAKB UB, salah satunya adalah divisi Logistik dan Kewirausahaan. Divisi yang terakait memiliki masalah pada penjualan karena adanya pandemic dan wirausaha hanya dilakukan secara luring. Divisi tersebut ingin mengembangkan wirausahanya tetapi sangat terbatas pada keadaan, terlebih lagi karena adanya pandemi pada saat itu sangat menghambat proses penjualan divisi tersebut. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti membuat sistem informasi e-commerce yang pada sisi admin memiliki fitur untuk menambahkan barang, melakukann perubahan pada barang, konfirmasi transaksi dan verifikasi ktm. Sedangkan pada sisi pembeli yang sudah mendaftar memiliki fitur untuk bertransaki untuk membeli barang yang diinginkan secara jarak jauh. Pengembangan sistem ini menggunakan metode waterfall, dikarenakan seluruh kebutuhan sudah didefinisikan pada tahap analisi kebutuhan yang menghasilkan 2 Aktor, 11 kebutuhan fungsional dan 1 non-fungsional. Sistem ini dikembangkan menggunakan Laravel. Berdasarkan pengujian fungsional, kedua sisi mendapatkan nilai keberhasilan sebesar 100%.
Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45
Authors: Rama Humam Syarokha, Dian Eka Ratnawati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Finance; Algorithm
Abstract: Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 | 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 Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 Penulis Rama Humam Syarokha Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Achmad Ridok Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: algoritma genetika adaptif, optimasi, portofolio saham Abstrak Diterbitkan di JTIIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu …
Cancer Classification Based on the Features of Itemset Sequence Pattern of TP53 Protein Code Using Deep Miden-KNN
Authors: Marji Marji, Imam Cholissodin, Dian Eka Ratnawati, Edy Santoso, Nurul Hidayat
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2022
Topics: Bioinformatics; Machine Learning
Abstract: Cancer is a disease that is still difficult to identify up to today. One of the causes of cancer is genetic modification that because of mutations in p53 gene. Healthy cells have a p53 wild type protein (normal) that is able to manage DNA separation. If DNA mutates, it will be difficult to detect cancer because the composition of the protein has changed. Bioinformatics is a combination of biology and information engineering (TI) that is utilized to manage data. One of the applications of data mining in bioinformatics is the development of pharmaceutical and medical industries. Data mining classification can use variety of methods including K-Nearest Neighbor (KNN), C45, ID3, and several other methods. One of the most reliable data classification methods is KNN. In this study, the development used two algorithms. The first was with the modification of the k-fold method, which divided two data into training data and test data, in which test-1 data and test-2 data were made into slices. The second was by a method for selecting an itemset sequence pattern that had the largest Gain Information, either 2 itemsets, 3 itemsets, and so on (Deep Miden). The best accuracy result of 96.00% was obtained through the process of computation testing in the server based on variations in terms of the number of patterns of Deep Miden itemset sequences and several k values on KNN classification method.
Pengembangan Sistem Informasi Pengelola Inventaris Sekolah berbasis Web menggunakan Laravel (Studi Kasus: SMA Negeri 1 Sungai Ambawang)
Authors: Fauzidan Iqbal Ghiffari, Dian Eka Ratnawati, Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Pengembangan Sistem Informasi Pengelola Inventaris Sekolah berbasis Web menggunakan Laravel (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Sungai Ambawang) | 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 Pengembangan Sistem Informasi Pengelola Inventaris Sekolah berbasis Web menggunakan Laravel (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Sungai Ambawang) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Pengembangan Sistem Informasi Pengelola Inventaris Sekolah berbasis Web menggunakan Laravel (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Sungai Ambawang) Penulis Fauzidan Iqbal Ghiffari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Widhy Hayuhardhika Nugraha …
Pengembangan Sistem Informasi Pelayanan Pasien berbasis Web (Studi Kasus: Balai Pemasangan Gigi Setia Kawan)
Authors: Fathin Al Ghifari, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Balai Pemasangan Gigi Setia Kawan merupakan tempat yang melayani pembuatan dan pemasangan gigi palsu. Adapun alur pelayanan dimulai dari pendaftaran, pemanggilan, konsultasi, pengukuran, pembuatan, pemasangan dan pembayaran. Setia Kawan memiliki masalah yaitu pada pencatatan dari data antrian dan kwitansi masih dilakukan dengan cara manual. Hal ini menyebabkan antrian menjadi menumpuk, karena karyawan perlu menangani 2 pekerjaan. Masalah lainnya yaitu ketika pasien ingin melakukan klaim garansi, karyawan memerlukan waktu untuk memastikan kwitansi itu asli dan valid dengan cara mencari data pada arsip antrian pada tanggal tersebut. Karena masalah tersebut Setia Kawan menerima kritikan bahwa pelayanan yang diberikan sangat lama. Berdasarkan permasalahan itu, peneliti membuat sistem informasi pelayanan pasien yang pada sisi Admin memiliki fitur mengelola data pasien, antrian, booking dan pembayaran. Sistem informasi pada sisi Pasien memiliki fitur booking antrian, mengubah jadwal dan membatalkan booking. Pengembangan sistem ini menggunakan model waterfall dikarenakan seluruh kebutuhan sudah didefinisikan pada tahap analisis kebutuhan yang menghasilkan 2 Aktor, 11 kebutuhan fungsional dan 1 non-fungsional. Tahap implementasi menghasilkan 12 halaman antarmuka pada sisi Admin dan 4 pada sisi Pasien. Berdasarkan hasil pengujian fungsional, kedua sisi mendapatkan nilai keberhasilan sebesar 100%. Hasil pengujian usabilitas menggunakan system usability scale (SUS) mendapatkan poin 68 untuk frontend admin dan 75 untuk frontend pasien. SUS untuk …
Naive Bayes untuk Klasifikasi Pergantian Operating System pada Personal Computer di Bank X
Authors: Syifa Namira Neztigaty, Dian Eka Ratnawati, Dany Primanita Kartikasari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Science
Abstract: Bank X merupakan salah satu bank terbesar di Indonesia. Tim Desktop yang merupakan salah satu tim yang melakukan identifikasi resiko dan evaluasi secara periodik pada PC. Melalui evaluasi tersebut Tim Desktop menemukan banyak operating system pada PC di Bank X yang telah end-of-support. Kondisi ini menimbulkan resiko jika ada bug atau celah keamanan pada operating system dapat menyebabkan pencurian data nasabah atau data transaksi. Agar terhindar dari hal tersebut seluruh operating system pada PC yang telah end-of-support harus diganti ke operating system yang baru. Saat ini aktivitas pergantian sudah dilakukan, namun masih dilakukan secara manual dan belum efektif. Proses tersebut telah berhasil mengganti Â±5.000 PC. Sehingga melalui hal tersebut diperlukan sistem untuk melakukan klasifikasi data PC. Melalui sistem, Tim Desktop akan mendapatkan hasil kelas dari PC. Hasil kelas tersebut dihitung menggunakan metode klasifikasi data mining, yaitu Naive Bayes. Dari data atribut PC yang belum memiliki kelas, sistem akan melakukan pengolahan data. Data dihitung dengan menggunakan fungsi yang ada pada controller, dengan mengakses database data PC yang telah memiliki kelas. Informasi mengenai hasil klasifikasi ditampilkan pada laman hasil klasifikasi dan rekap data PC ditampilkan pada laman rekap data PC. Dari hasil pengujian metode ini diperoleh nilai akurasinya sebesar 92.8371%.
Penerapan Algoritma Genetika untuk Optimasi Penjadwalan Pondok Pesantren berdasarkan Constraint Ustadz (Studi Kasus: Yayasan Pendidikan Budi Utomo, Gadingmangu, Perak, Jombang)
Authors: Huda Minhajur Rosyidin, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Algorithm; Education
Abstract: Dalam menyusun skema/jadwal dengan proses yang spontan menjadi tidak efektif karenan memakan waktu yang lama, masalah yang ditumbulkan dalam penulisan skema permasalahan pada penyusunan jadwal menjadi komplekssjika pada komponen berjumlah semakin banyak atau bertambah besarnya masing-masing komponen. Diharapkan, jadwal yang dihasilkan tidak hanya terhindar dari bentrokan, tapi juga menyesuakan pada constraint ustadz yang harus terpenuhi. Algoritma Genetika adalah algoritma yang bersifat iterative, menyesuaikan terhadap diri serta algoritma probabilistic dan mencari untuk optimasi yang bersifat global. Saat inisialisasi kromosom dengan membangkitkan data perintah representasi bilangan bulat, dimana kode perintah yang dimasukkan pada setiap gen diacak. Pada jadwal ini memiliki ilustrasi ssolusi pada jadwal jika kromosom mendapatan jumlah fitness yang tinggi. Jumlah parameter algoritma genetika dari hasil uji adalah jumlah ukuran populeasi maksimum yaitu 100, jumlah kombinasi Cr dan Mr adalah 0.5 dan 0.5 dan total gerenasi adalah 1000. Penggunaan parameter pada proses pencarian solusi, mendapatkan jumlah fitness dengan jumlah 0, 9977.
Pengembangan Aplikasi Ekstraksi KTP dan Reverse Geocoding pada Perangkat Bergerak untuk Verifikasi dan Validasi Data Pendaftar Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS)
Authors: RE Miracle Panjaitan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Mobile Development; Geospatial Analysis
Abstract: Berdasarkan Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945, negara bertanggung jawab untuk memelihara fakir miskin untuk memenuhi kebutuhan dasar yang layak bagi kemanusiaan. Sumber daya kesejahteraan sosial yang ada di kecamatan, kelurahan, atau desa, membantu proses pendataan dan verifikasi dan validasi terhadap data fakir miskin. Hasil verifikasi dan validasi tersebut dilaporkan kepada bupati/walikota, selanjutnya disampaikan kepada gubernur, yang kemudian diteruskan kepada Menteri. Data yang telah diverifikasi dan divalidasi harus berbasis teknologi informasi dan dijadikan sebagai data terpadu yang menjadi tanggung jawab Menteri. Data terpadu milik Kementerian Sosial ini bernama Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) dan digunakan sebagai acuan untuk pemberian Bantuan Sosial (BANSOS). Fakta yang terjadi adalah banyak ditemukan penerima Bantuan Sosial (BANSOS) yang tidak seharusnya menjadi sasaran program kerja Kementerian Sosial ini. Peneliti mengembangkan aplikasi ekstraksi KTP dan reverse geocoding untuk membantu proses verifikasi dan validasi, yaitu dengan melakukan pencocokan alamat yang didapatkan dari hasil ekstraksi KTP dengan lokasi hasil reverse geocoding ketika mengambil foto KTP tersebut. Pencocokan alamat ini dilakukan dengan memanfaatkan library Google Vision dan Geocoder. Jika alamat cocok, maka proses verifikasi pendaftar DTKS dapat dilanjutkan. Jika alamat tidak cocok, maka proses verifikasi pendaftar DTKS tidak dapat dilanjutkan. Sistem ini diuji sebanyak 10 kali, dengan 5 kali percobaan pada lokasi yang sama dengan alamat …
Implementasi Pendidikan Karakter Siswa Melalui Kegiatan Sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang
Authors: Dian Ratnawati
Year: 2021
Topics: Education; Social Sciences
Abstract: Kata Kunci: Implementasi, Pendidikan Karakter, Kegiatan Sosial, Sekolah MTs. Pendidikan karakter menjadi isu yang sangat menarik terkhusus dalam dunia pendidikan. Implementasi Pendidikan Karakter Siswa Melalui Kegiatan Sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamtan Camplong Kabupaten Sampang ini sebagai jawaban atas keresahan orang tua dan juga pendidikan secara global sebagai keberhasilan pembentukan karakter bangsa. Berdasarkan hal tersebut, ada tiga permasalahan yang menjadi kajian pokok dalam penelitian ini, yaitu: pertama, Bagaimana implementasi pendidikan karakter siswa melalui kegiatan sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang; kedua, Kendala apa saja yang dihadapi dalam implementasi pendidikan karakter siswa melalui kegiatan sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang; ketiga, Bagaimana solusi untuk mengatasi kendala dalam implementasi pendidikan karakter siswa melalui kegiatan sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan jenis penelitian kualitatif deskriptif. Sumber data yang diperoleh melalui observasi, wawancara dan dokumentasi. Informan dalam penelitian ini adalah kepala sekolah, guru IPS, dan peserta didik. Sedangkan pengecekan keabsahan data yang digunakan dalam penelitian ini ialah menggunakan triangulasi sumber data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Implementasi Pendidikan Karakter Siswa Melalui Kegiatan Sosial di MTs Nazhatut Thullab Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang dilaksanakan …
Rekomendasi Pengambilan Asuransi Kecelakaan bagi Driver menggunakan Improve K-Means dengan Inisialisasi Centroid berbasis Sum Square Error dan K-Nearest Neighbor
Authors: Maulana Syahril Ramadhan Hardiono, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Science
Abstract: Kecerobohan dalam berkendara dapat mengakibatkan kecelakaan yang dapat merugikan diri pribadi dan orang lain. Untuk mengurangi kerugian yang disebabkan kecelakaan, seseorang dapat menggunakan jasa asuransi. Namun masih banyak orang Indonesia yang belum menggunakan jasa asuransi dikarenakan tingginya premi. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan solusi untuk merekomendasikan seseorang dalam pengambilan asuransi dari tingkat pengalaman berkendara. Salah satu metode yang diusung dari penelitian ini yaitu improve k-means dengan inisialisai centroid berbasis sum squre error dan k-nearest neighbor. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data safe driver sejumlah 600 data, terdiri dari data bertipe numerik dan kategori. Proses rekomendasi diawali dengan clustering menggunakan k-means dengan inisialisasi centroid sum square error yang menghasilkan rata-rata dari 1000 iterasi yaitu 1660, 64. Dari proses SSE didapatkan centroid optimum dan dilanjutkan dengan proses k-means dengan k-prototype. Penggunaan k-prototype disebabkan data terdiri dari data numerik dan kategorial. Setelah proses clustering, dilakukan perhitungan jarak data tes dengan centroid untuk menemukan cluster terdekat. Selanjutnya proses klasifikasi dilakukan pada cluster terdekat guna membuat proses klasifikasi menjadi lebih efisien. Proses klasifikasi menggunakan KNN yang bertujuan menentukan data masuk pada kategori rekomendasi dan tidak. Dari proses pengujian metode improve k-means menghasilkan nilai rata-rata tertinggi akurasi 72, 83%, sedangkan metode KNN menghasilkan nilai rata-rata akurasi 47, 5 …