Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Eksperimen Penerapan Framework Desain User Interface untuk Lanjut Usia pada PLN Mobile untuk Meningkatkan Usability kepada Pengguna Pra-Lanjut Usia
Authors: Hanna Shafira Anggraheni, Agi Putra Kharisma, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: User Interface Design; Usability
Abstract: Framework adalah kerangka kerja yang bertujuan untuk membuat proses pengembangan lebih efisien dengan menyusun, mengelola, dan memperluas proyek secara optimal. Salah satu framework yang sering digunakan adalah framework desain user interface (UI) untuk lansia, yang dirancang agar UI lebih mudah dan nyaman digunakan oleh pengguna berusia lanjut. Meskipun framework ini sudah tersedia, banyak aplikasi, termasuk PLN Mobile, belum sepenuhnya mengimplementasikan aksesibilitas khusus untuk lansia. Penelitian ini menguji pengaruh penerapan framework UI untuk lansia terhadap usability aplikasi PLN Mobile, dengan melibatkan 12 responden pra-lansia (45-59 tahun). Pengujian dilakukan menggunakan tiga metrik utama: effectiveness, efficiency, dan satisfaction. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan framework UI pada fitur Pembelian Token meningkatkan task completion time secara signifikan (P< 0, 0001), tetapi pada fitur Pengaduan Gangguan, peningkatannya tidak signifikan (P= 0, 1142). Metrik task success tidak menunjukkan perbedaan, dengan success rate tetap 100% pada kedua fitur. Namun, ada peningkatan signifikan dalam skor satisfaction, dengan P= 0,001 pada fitur Pembelian Token dan P= 0, 0039 pada Pengaduan Gangguan.
Pemodelan Topik Risiko Bunuh Diri Berdasarkan Konten Media Sosial dengan Latent Dirichlet Allocation
Authors: Khairul Walady Putra, Putra Pandu Adikara, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Bunuh diri merupakan masalah kesehatan yang serius. Tidak hanya menyebabkan hilangnya nyawa secara sia-sia, bunuh diri juga dapat meninggalkan dampak yang berkepanjangan bagi mereka yang ditinggalkan. Meskipun begitu, stigma dan kekhawatiran akan perlakuan diskriminatif masih menjadi penghambat dalam upaya pencegahan bunuh diri. Mereka yang memiliki pemikiran bunuh diri cenderung memilih media sosial sebagai tempat bercerita. Pemahaman terhadap topik yang mereka bicarakan dapat menjadi salah satu langkah dalam peningkatan upaya pencegahan bunuh diri. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pemodelan topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation untuk mendapatkan gambaran mengenai topik yang dibicarakan dalam subreddit r/SuicideWatch. Pengujian terhadap pemodelan topik yang dilakukan menghasilkan nilai coherence tertinggi sebesar 0, 2947. Nilai tersebut diperoleh menggunakan parameter α= 1/T, β= 1/T, dan T= 9. Walaupun memiliki nilai coherence tertinggi dibanding pengujian lain, pengujian tersebut menghasilkan topik yang sulit diinterpretasi karena banyaknya kata umum yang muncul. Pengujian lain yang menggunakan parameter α= 50/T, β= 1/T, dan T= 5 memberikan nilai coherence yang lebih rendah, tetapi topik yang dihasilkan lebih mudah untuk diinterpretasi. Beberapa topik yang dihasilkan, antara lain, rasa ketidakberdayaan, kondisi emosional, hubungan sosial, serta pemikiran atau perencanaan bunuh diri.
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: Natural Language Processing; 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 …
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; Machine Learning
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-…
Mesin Catur Berbasis Neural Network Menggunakan Long Short Term Memory (LSTM)
Authors: Rafi Indra Fattah, Putra Pandu Adikara, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Neural Networks
Abstract: Catur diperkirakan memiliki sekitar 1043 kemungkinan posisi. Angka tersebut jauh melampaui kemampuan komputasi komputer yang ada saat ini, sehingga mengembangkan sebuah mesin catur dengan mempertimbangkan seluruh kemungkinan posisi dianggap tidak memungkinkan. Saat ini, penggunaan Neural Network pada pengembangan mesin catur sedang mengalami peningkatan dan telah membawa hasil yang menjanjikan sejak pertama kali diperkenalkan oleh AlphaZero milik Google DeepMind pada tahun 2017. Penelitian ini bertujuan untuk membawa potensi pendekatan baru pada ranah pengembangan mesin catur berbasis Neural Network dengan menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) sebagai penentu gerakan. Menggunakan lebih dari 57.000 pertandingan yang terbagi menjadi 1.200. 000 posisi, model dilatih untuk memprediksi langkah berikutnya oleh putih untuk sebuah …
Klasifikasi Spam pada Short Message Service (SMS) menggunakan Support Vector Machine
Authors: Mutiharis Dauber Panjaitan, Putra Pandu Adikara, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Short Message Service (SMS) adalah layanan pesan singkat yang secara luas digunakan dalam berbagai aktivitas sehari-hari, termasuk pemantauan kesehatan, mobile banking, dan mobile commerce. Namun, SMS juga rentan terhadap penyalahgunaan yang dapat mengandung konten berbahaya. Pesan-pesan SMS spam dapat bercampur dengan pesan-pesan non-spam, sehingga mengganggu pengguna. Oleh karena itu, diperlukan pengelompokan pesan menjadi beberapa kategori untuk memudahkan pengguna. Dalam penelitian ini, kategori yang digunakan adalah normal, penipuan, promo, autentikasi, dan bank. Data yang digunakan berjumlah 1584 pesan, yang dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 75%: 25%. Klasifikasi pesan dilakukan menggunakan metode SVM dengan konsep one-against-all. Penelitian ini melibatkan preprocessing, term weighting, training, dan testing. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 0, 95, precision sebesar 0, 96, recall sebesar 0, 95, dan f1-score sebesar 0, 95. Hasil ini diperoleh dengan menggunakan kombinasi parameter C= 100, epsilon= 10-5, konstanta gamma= 0, 01, lambda= 0, 1, dan iterasi maksimum= 50.
Sistem Penghitung Skor Menembak Otomatis menggunakan Pengolahan Citra Digital
Authors: Ichlasuning Diah Amaliah, Fitri Utaminingrum, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Digital Image Processing
Abstract: Teknologi pendukung yang memadai dalam pelaksanaan olahraga terkadang sulit untuk didapatkan karena beberapa faktor, salah satunya karena harga yang mahal. Pada pertandingan olahraga menembak berskala besar dapat digunakan Electronic Scoring Target, namun dengan harga yang berkisar antara 1.500 hingga 2.000 USD tidak semua daerah dan klub menembak memiliki alat ini untuk menunjang perlombaan dengan skala yang lebih kecil ataupun kegiatan latihan sehingga pengamatan dan perhitungan skor masih dilakukan secara tradisional. Untuk menyelesaikan permasalahan ini digunakan pengolahan citra digital dengan tiga proses inti yaitu pendeteksian bagian sasaran tembak, pendeteksian bekas tembak, dan pemberian skor. Pendeteksian sasaran tembak dan bekas tembak memenfaatkan deteksi kontur dengan memanfaatkan komponen saturasi sebagai proses pre-processing pada pendeteksian bekas tembak, sedangkan pemberian skor bekas tembak memanfaatkan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan pada pemberian batas bawah pada komponen saturasi sebesar 25, 40, 45, 50, 55, 60, dan 75 dengan batas atas tetap sebesar 100. Hasil pendeteksian terbaik ada pada penggunaan low boundary sebesar 45 dengan nilai precision 100%, recall 99, 6%, dan F1-score 99, 8%. Akurasi dari pemberian skor pada penggunaan low boundary sebesar 45 mencapai 73, 33% jika satu citra dihitung dihitung sebagai satu data dan 96, 65% jika tiap bekas tembak dihitung sebagai satu data.
Multilabel Classification for Keyword Determination of Scientific Articles
Authors: Sulthan Rafif, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: In writing scientific articles, there are provisions regarding the structure or parts of writing that must be fulfilled. One part of the scientific article that must be included is keywords. The process of determining keywords manually can cause discrepancies with the specific themes discussed in the article. Thus, causing readers to be unable to reach the scientific article. The process of determining the keywords of scientific articles is determined automatically by the classification method. The classification process is carried out by determining the set of keywords owned by each scientific article data based on the abstract and title. Therefore, the classification process applied is multi-feature and multi-label. Classification is done by applying the Contextualized Word Embedding Method. The implementation of Contextualized Word Embedding Method is done by applying BERT Model. By applying the BERT Model, it is expected to provide good performance in determining the keywords of scientific articles. The evaluation results by applying the BERT Model to the case of multi-label classification on abstract data for keyword determination resulted in a loss value of Training Data is 0.514, loss value of Validation Data is 0.511, and an accuracy value of 0.71, a precision value of 0.71, a recall value of 0.71, an error value of 0.29 and f-1 score of 0.83. Based on the results of the evaluation, it shows that the BERT Classification Model can carry out a classification process to determine a set of keywords from each abstract data in scientific articles.
Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine
Authors: Lenny Raufi Syafitri, Putra Pandu Adikara, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine | 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 Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine Penulis Lenny Raufi Syafitri Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Rizal Setya Perdana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: prediksi, masa studi, regresi, extreme learning machine, root mean square error Abstrak Untuk dipublikasikan ke Jurnal …
Analisis Sentimen terhadap Aplikasi PeduliLindungi menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM)
Authors: Muhammad Rizaldi, Putra Pandu Adikara, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Deep Learning
Abstract: Analisis Sentimen terhadap Aplikasi PeduliLindungi menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) | 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 terhadap Aplikasi PeduliLindungi menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Analisis Sentimen terhadap Aplikasi PeduliLindungi menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) Penulis Muhammad Rizaldi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Novanto Yudistira Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: teks berbahasa indonesia, covid-19, pedulilindungi, analisis sentimen, deep …
Segmentasi Pelanggan menggunakan Metode Kernel K-Means (Studi Kasus: Smartlegal. id)
Authors: Elmira Faustina Achmal, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Clustering Algorithms
Abstract: Smartlegal. id adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang hukum. Terhitung pada tahun 2021, SmartLegal. id telah mengurus lebih dari 60.492 legalitas usaha di seluruh Indonesia sejak 2014. Menurut Product Specialist Manager Smartlegal. id, analisis perilaku klien dengan tujuan membentuk strategi pemasaran masih mengalami kendala waktu, karena memerlukan penjadwalan untuk tatap muka dengan klien. Selain itu, permasalahan pihak pemasaran yang sering tejadi adalah penyelarasan antara konten, event, promo dan juga kebutuhan pasar yang bisa memakan waktu cukup lama untuk bisa sesuai dan sejalan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka analisis perilaku klien secara praktis diperlukan agar lebih menghemat waktu. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah clustering. Metode K-Means merupakan metode yang telah banyak diimplementasikan oleh praktisi Teknologi Informasi. Namun, dengan tingginya dimensi data yang ada, maka diperlukan penyesuaian pada metode tersebut yaitu dengan menambahkan fungsi kernel agar dapat lebih baik dalam mengelompokkan data yang bersifat non-linearly separable. Dari hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan Silhouette Score terbaik sebesar 0, 9035 dengan menggunakan 2 cluster, fungsi kernel Polinomial dengan parameter derajat Polinomial sebesar 45, dan presentase data sebesar 100%. Pada penelitian ini juga dilakukan perbandingan efektivitas antara K-Means dengan Kernel K-Means dalam melakukan segmentasi.
Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM)
Authors: Moh Dafa Wardana, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Hidden Markov Models
Abstract: Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Pengenalan Entitas Bernama pada Bahasa Madura menggunakan Algortima Viterbi dan Hidden Markov Model (HMM) Penulis Moh. Dafa Wardana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Randy Cahya Wihandika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: Bahasa Madura, Natural Language …
Temu Kembali Informasi terhadap Sinopsis Film menggunakan Metode BM25F
Authors: Adinda Chilliya Basuki, Muhammad Tanzil Furqon, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Retrieval; Search Algorithms
Abstract: Film adalah gambar hidup atau gambar bergerak yang gerakan objeknya terus menerus secara cepat untuk dilihat penonton. Dunia perfilman saat ini semakin dipengaruhi oleh perkembangan teknologi, sehingga preferensi masyarakat untuk menonton film juga semakin meningkat. Sebelum sebuah film baru dirilis, industri film selalu memberikan gambaran singkat tentang alur sebuah film dalam bentuk tulisan yang disebut sinopsis. Mencari sinopsis film secara manual membutuhkan waktu lama karena begitu banyak data yang tersedia di jejaring sosial. Sistem temu kembali informasi terhadap sinopsis film digunakan untuk memenuhi kebutuhan pengguna dalam mencari sebuah informasi dari suatu dokumen. Metode BM25F salah satu metode yang dapat digunakan pada pemeringkatan dokumen temu kembali informasi. Penelitian ini melakukan pengujian nilai precision@ k dan r-precision pada 300 dokumen sinopsis film terhadap 6 query. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan hasil kombinasi nilai boost terbaik pada pengujian variabel boost yaitu pada field judul= 5 dan isi= 1, nilai b c terbaik dari pengujian variabel b c yaitu 0, 75, dan nilai k1 terbaik dari hasil pengujian variabel k1 yaitu 1, 2. Nilai rata-rata terbaik untuk precision@ k sebesar 0, 93 dan hasil terbaik pada pengujian r-precision didapatkan nilai sebesar 1.
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: Sentiment Analysis; Machine Learning
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 …
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.
Deteksi Konten Negatif di Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Pemisahan Hashtag dengan Algoritme Pipeline
Authors: Hanson Siagian, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Media sosial merupakan salah satu media yang paling banyak digunakan untuk mendapatkan informasi di Indonesia. Tingginya angka penggunaan media sosial membuat risiko penyebaran konten negatif semakin besar. Hal ini ditunjukkan pada tahun 2018 Kementrian Komunikasi dan Informatika menerima 547.506 aduan konten negatif di media sosial dimana twitter menjadi media sosial pertama yang paling banyak diadukan. Banyaknya aduan membuat masalah tersendiri jika harus dilakukan pengecekan secara manual. Oleh karena itu, penulis mengusulkan penelitian untuk membuat pendetekti konten negatif pada dokumen Twitter. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dan pemisahan kata hashtag menggunakan Pipeline. Tahapan yang dilakukan dimulai dengan melakukan preprocessing pada data, kemudian melakukan pemisahan kata hashtag dengan Pipeline, pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency, dilanjutkan dengan melakukan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine. Pada penelian ini pengujian dilakukan K-Fold Cross Validation dengan menggunakan 300 data yang terbagi menjadi 10-fold. Hasil pengujian dengan nilai akurasi tertinggi didapatkan sebesar 0, 8325 dengan parameter learning rate= 0, 0001, complexity= 0,001, lambda= 0, 1, epsilon= 0, 0001 dan nilai iterasi maksimal= 50.
Pemerolehan Informasi Artikel terkait Covid-19 dengan menggunakan Metode Vector Space Model dan Word2Vec untuk Query Expansion
Authors: Franklid Gunawan, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: COVID-19 telah mengguncang kondisi dunia sejak akhir tahun 2019. Masih banyak masyarakat yang kurang sadar akan risiko COVID-19 meskipun informasi yang diperbaharui. Untuk mencegah mendapatkan informasi yang salah, diperlukan akses yang terpercaya. Jumlah informasi yang disediakan dalam sebuah akses informasi juga tidak sedikit. Dari permasalahan tersebut, diperlukan sistem yang dapat mempermudah masyarakat dalam mencari informasi yang diinginkan dalam akses informasi yang disediakan. Sistem yang cocok digunakan salah satunya adalah pemerolehan informasi artikel COVID-19 berdasarkan kata kunci yang diberikan oleh pengguna. Metode yang dapat digunakan untuk membangun sistem pemerolehan informasi artikel adalah Vector Space Model yang dikombinasikan dengan Query Expansion menggunakan Word2Vec. Tahapan dari sistem pemerolehan informasi artikel adalah melakukan pre-processing dataset, pembobotan kata, pelatihan model Word2Vec, melakukan Query Expansion, menghitung kemiripan dokumen dengan query, pengurutan dokumen artikel. Proses akan menghasilkan 10 dokumen artikel berita terkait COVID-19 yang memiliki kemiripan isi berita dengan kata kunci dari pengguna. Hasil pengujian yang mendapatkan nilai precision@ 10 dan recall@ 10 terbaik pada saat sistem menggunakan parameter nilai hidden neuron untuk pelatihan Word2Vec sebanyak 500 dan jumlah kata yang ditambahkan pada tahap Query Expansion sebanyak 40.
Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Pria
Authors: Yoseansi Mantharora Siahaan, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Healthcare Analytics
Abstract: Penularan penyakit menular seksual terbilang cepat. Menurut laporan WHO penderita dari infeksi ini dapat ditemukan setiap hari dengan populasi aktif secara seksual adalah remaja dan dewasa, terkhusus pada pria. Kemiripan pada gejala untuk masing-masing penyakit dan kurangnya pengetahuan masyarakat menjadi latar belakang penelitian ini dilakukan. Dengan mengembangkan algoritme Modified K-Nearest Neighbor dan penggunakan jarak asimetrik biner didapatkan hasil pengujian terhadap pengaruh nilai K sebesar 100% pada pengujian ke-9. Pengujian K-Fold= 10 mendapatkan hasil sebesar 91, 67% dengan penggunakan K= 9. Dan nilai Presicion= 1 untuk kelas Gonore dan HIV, serta nilai recall= 1 untuk kelas Kutil dan HIV
Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
Authors: Naziha Azhar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
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 Processing; 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.
Klasifikasi Teks Pengaduan Suara Warga Kabupaten Pasuruan menggunakan Metode Maximum Entropy
Authors: Mayang Panca Rini, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Suara Warga adalah website yang disediakan pemerintah Kabupaten Pasuruan untuk menampung pengaduan dari masyarakat. Dalam penerapannya, admin harus meneruskan pengaduan kepada dinas terkait secara manual. Untuk meningkatkan efisiensi waktu dibutuhkan adanya klasifikasi teks pengaduan, Maximum Entropy merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan metode evaluasi Confusion Matrix yang akan menghitung evaluasi dari data latih seimbang dan data latih tidak seimbang dengan pengaduan sebanyak 200 data. Sebelum melakukan proses klasifikasi, tahap pertama yang dilakukan adalah pre-processing selanjutnya dilakukan proses pembobotan kata. Klasifikasi dilakukan dengan cara mencari peluang setiap kata yang ada pada setiap dokumen dan hasil klasifikasi didapatkan berdasarkan hasil peluang tertinggi dari kelas dokumen. Hasil evaluasi data latih seimbang menghasilkan hasil lebih baik daripada hasil evaluasi dengan data latih tidak seimbang dengan akurasi sebesar 89, 27%, precision sebesar 92, 49%, recall sebesar 89, 27%, dan f-measure sebesar 89, 44%.
Klasifikasi Hoaks Berbahasa Inggris menggunakan Boosting Weighted Extreme Learning Machine
Authors: Luthfi Mahendra, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Perkembangan teknologi yang pesat menyebabkan hoaks semakin mudah disebarkan melalui internet terutama untuk berita-berita yang bertema politik. Meskipun terlihat sepele, jika dibiarkan hoaks dapat menyebabkan berbagai macam masalah seperti kerusuhan masyarakat dan pemblokiran situs sosial media. Untuk menanggulangi masalah-masalah yang dapat disebabkan oleh hoaks, penelitian ini mencoba untuk membuat sistem klasifikasi hoaks otomatis berita berbahasa Inggris menggunakan algoritme Boosting Weighted ELM. Algoritme tersebut dipilih karena memiliki hasil akurasi yang tinggi untuk berbagai macam permasalahan klasifikasi dokumen serta memiliki hasil yang baik jika data yang digunakan memiliki jumlah kelas tidak seimbang, sehingga cocok digunakan untuk klasifikasi hoaks yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan berita faktual. Metodologi penelitian dibagi menjadi beberapa tahap yang terdiri dari proses pre-processing, term weighting, normalisasi, pelatihan dan evaluasi algoritme. Data yang digunakan sebesar 180 artikel yang terdiri dari 90 berita hoaks dan berita faktual. Evaluasi dilakukan dengan mengukur nilai F1 (hasil rata-rata harmonis precision dan recall) menggunakan k-fold cross validation, hasil tertinggi yang didapatkan sebesar 0,787.
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 Processing; 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.
Optimasi Penjadwalan Ujian Semester Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus: STMIK Kadiri)
Authors: Mayang Arinda Yudantiar, Budi Darma Setiawan, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Penjadwalan merupakan permasalahan penting dalam pelaksanaan kegiatan, sehingga tanpa adanya penjadwalan kegiatan tersebut tidak akan berjalan dengan lancar. Salah satu contoh dari penjadwalan adalah penjadwalan ujian semester yang dilakukan pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Kediri. Penjadwalan ujian yang dilakukan masih secara manual (konvensional) sehingga memerlukan waktu komputasi yang lebih lama. Hal tersebut dikarenakan kesulitan menempatkan slot jadwal agar tidak terjadi bentrok dan terdapat banyak kelas namun ruang ujian yang dapat digunakan sedikit. Sehingga diperlukannya optimasi penjadwalan yang mampu meminimalisisr bentrok jadwal dan kegiatan ujian dapat berjalan dengan baik. Algoritma genetika merupakan salah satu metode optimasi yang paling sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data jadwal ujian yang akan direpresentasikan dalam kromosom, berupa kode jadwal ujian. Metode crossover yang digunakan adalah onecut point sedangkan metode mutase menggunakan reciporal exchange mutation dan metode seleksi elitism dan roulette wheel. Nilai parameter optimal yang didaptkan berdasarkan hasil pengujian yaitu ukuran populasi 60, ukuran generasi sebanyak 850, dengan nilai cr dan mr adalah 0, 5 dan 0, 5. Sehingga nilai fitness yang didapetkan sebesar 0, 000574.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest
Authors: Fanka Angelina Larasati, Dian Eka Ratnawati, Buce Trias Hanggara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Dompet Digital adalah aplikasi elektronik yang dapat digunakan untuk melakukan transaksi keuangan secara online, tanpa uang fisik dan tanpa kartu, pengguna hanya menggunakan smartphone dalam melakukan transaksi keuangannya. Aplikasi dompet digital yang populer disaat pandemi ini yaitu Dana. Aplikasi Dana memiliki banyak pengguna, sehingga sering kali terdapat ulasan positif, negatif dan netral yang tidak relevan dengan rating yang diberikan di Google Play Store. Data ulasan aplikasi Dana akan diperoleh menggunakan teknik Web Scraping menggunakan API Google-Play-Scraper. Data hasil scraping selanjutnya akan dilakukan text preprocessing untuk membersihkan teks agar data dapat dieksekusi. Analisis sentimen dapat mendeteksi apakah suatu teks mengandung opini positif, negatif maupun netral dari ulasan pengguna yang tidak sesuai dengan rating. Random Forest adalah metode dalam analisis yang terdiri dari beberapa pohon keputusan sebagai classifier. Pada Penelitian ini, digunakan metode random forest dengan membagi tiga kelas sentimen yaitu positif, negatif dan netral juga mengambil indikator evaluasi yaitu akurasi, recall, presisi dan f-measure. Pengujian dilakukan berdasarkan jumlah tree dan kedalaman tree terhadap 1354 data dengan membagi data 250 data per kelas nya. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang sudah dilakukan, dengan perbandingan data latih dan data uji 80%: 20% diperoleh nilai precision 84%, recall 84%, F1-Score 84% dan accuracy sebesar 84% dengan kedalaman tree 65 dan jumlah tree 400.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Pembayaran Cashless menggunakan Shopeepay dengan Algoritma Random Forest
Authors: Thifal Fadiyah Basar, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Shopeepay merupakan layanan uang elektronik yang diterbitkan oleh perusahaan shopee untuk transaksi di shopee, pembayaran secara offline di mitra shopeepay, dan menyimpan dana yang dikembalikan untuk digunakan pada transaksi berikutnya. Pengguna shopeepay yang banyak di Indonesia menimbulkan banyak opini terhadap platform ini salah satunya situs microblogging yaitu twitter. Analisis sentimen atau opinion mining adalah pembelajaran komputasi untuk mengidentifikasi dan mengekstrak juga mempelajari suatu opini, sentimen, emosi, penilaian dan pandangan dalam bentuk teks. Random Forest yang merupakan salah satu metode dalam melakukan analisis sentimen dan masuk ke jenis metode Decision tree. Pada penelitian ini digunakan algoritma random forest classifier untuk melakukan klasifikasi terhadap opini pengguna twitter terhadap platform shopeepay. Dari penerapannya dihasilkan nilai untuk hasil dengan kedalaman tree 55 dan jumlah tree 300 dihasilkan nilai precision 95%, recall 94%, F1-Score 95% dan accuracy 95%.
Analisis Sentimen pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Luqman Rizky Dharmawan, Issa Arwani, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya (SIAM UB) merupakan sebuah layanan akademik milik Universitas Brawijaya yang digunakan untuk melayani keperluan akademik mahasiswa. Pada saat masa pergantian semester, topik mengenai SIAM UB sempat menjadi trending topik di sosial media Twitter. Twitter merupakan layanan sosial media yang cukup digemari oleh masyarakat untuk menyampaikan opini atau pendapat pada topik tertentu termasuk SIAM UB. Penelitian ini mencoba menganalisis tweet tentang SIAM UB dengan mengklasifikasikan sebuah tweet kedalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negatif. Proses klasifikasi diimplementasikan di aplikasi Rapid Miner dengan metode K-Nearest Neighbor dan seleksi fitur Chi Square. Terdapat 4 proses utama untuk melakukan klasifikasi yaitu preprocessing, pembobotan term, seleksi fitur dan klasifikasi. Hasil akurasi terbaik dari proses klasifikasi diperoleh sebesar 86%. Hasil akurasi tersebut diperoleh ketika menggunakan nilai k= 3 dan menggunakan 100% fitur. Presentase jumlah fitur yang digunakan mempengaruhi nilai akurasi dimana semakin kecil presentasi fitur yang digunakan semakin kecil pula nilai akurasi klasifikasi.
Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Ulasan Hotel Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma Random Forest Classifier
Authors: Hana Chyntia Morama, Dian Eka Ratnawati, Issa Arwani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Perkembangan pariwisata mengalami peningkatan kunjungan yang linier dengan industri perhotelan di Indonesia. Salah satu hotel bintang lima yang populer adalah Hotel Tentrem Yogyakarta. Banyaknya data ulasan hotel tersebut membuat pengunjung bingung untuk mengambil keputusan secara tepat. Analisis sentimen dapat mengatasi masalah tersebut dengan cara mengolah data teks ulasan yang tidak berstruktur menjadi informasi yang bernilai positif, negatif ataupun netral. Kategori aspek juga dilakukan agar pengunjung lebih mudah dalam mencari ulasan sesuai dengan tujuannya. Aspek yang digunakan pada penelitian ini yaitu aspek kamar, aspek pelayanan, aspek lokasi, aspek kolam renang, dan aspek gym. Data ulasan hotel diperoleh dengan teknik scraping menggunakan Webscraper. io pada situs Tripadvisor. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Random Forest Classifier dan pembobotan kata Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Setelah dilakukan analisa pengujian, aspek yang digunakan hanya aspek kamar karena memilki proporsi sentimen yang seimbang dibanding aspek lainnya. Proporsi sentimen dinilai penting dalam klasifikasi sentimen. Pengujian dilakukan berdasarkan skenario parameter jumlah tree dan kedalaman tree. Jumlah tree yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 dan kedalaman tree 10. Hasil pengujian membuktikan bahwa semakin besar jumlah tree dan kedalaman tree maka semakin baik hasil prediksi. Hasil klasifikasi terbaik kedua parameter terhadap aspek kamar yaitu 90% untuk nilai akurasi dan skor f1-nya.
Greater farmer investment in well-formulated diets can increase liveweight gain and smallholder gross margins from cattle fattening
Authors: Frances C Cowley, Theo M Syahniar, Dian Ratnawati, Dianne E Mayberry, Dicky Pamungkas, Dennis P Poppi
Journal: Livestock Science
Year: 2020
Topics: Agriculture; Economics
Abstract: To improve the productivity of smallholder cattle fattening, farmers will need to invest in higher quality concentrate-based diets which provide a return greater than the additional feed costs. This research assessed two formulations of elephant grass, cassava bagasse, palm kernel cake and copra meal mixes for average daily liveweight gain (ADG) and income over feed cost (IOFC), compared to a forage diet in a pen experiment; and then evaluated the best performing diet as a supplement to existing smallholder bull fattening diets in villages in East Java, Indonesia. In the pen experiment, 24 Ongole bulls were allocated to three treatment diets fed at 25 g DM/kg liveweight.day in a 12-week randomised block experiment: 1) Elephant grass only; 2) a simplified feedlot diet (elephant grass, cassava bagasse, palm kernel cake and copra meal at 4.9, 9.8, 4.9 and 4.9 g DM/kg liveweight.day, respectively); and 3) a high …
Comparison of activation function on extreme learning machine (ELM) performance for classifying the active compound
Authors: Dian Eka Ratnawati, Marjono, Widodo, Syaiful Anam
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Chemistry
Abstract: The active compound could interact with other molecules and can lead to a variety of positive and negative effects on the living system. Therefore, classification of the compound is very important for understanding its character and functions for human medicine. The manual classification of compound functions by laboratory test is time and cost consuming. Based on the previous research, the functions of the compound could be predicted based on its molecular structure in the format of the Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES). So, we employed the Extreme Learning Machine (ELM) for classifying the active compounds according to its SMILES structure. The result of this study suggested that ELM could classify the active compounds very fast and guarantee optimal performance. The accuracy and computational time of classification model were depending on the activation function. This experiment …
Pengembangan Data Werehouse Dan Online Analytical Processing (Olap) Untuk Analisis Data Artikel Pada Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (Jtiik)
Authors: Bella Krisanda Easterita, Issa Arwani, Dian Eka Ratnawati, P Korespondensi
Journal: vol
Year: 2020
Topics: Data Warehousing; OLAP
Abstract: Saat ini, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) telah terakreditasi dengan peringkat 2. Dengan JTIIK yang telah terakreditasi, maka peminat peneliti untuk mengirimkan artikel ke JTIIK semakin tinggi. Namun, proses untuk menerbitkan suatu artikel memerlukan waktu lebih dari satu tahun. Agar proses penerbitan tidak memerlukan waktu yang terlalu lama, mulai pada tahun 2018 JTIIK menerbitkan jurnal sebanyak enam kali dimana penerbitan mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya. Dari peningkatan penerbitan ini, data yang disimpan juga akan semakin bertambah. Sebuah sistem diperlukan untuk mengelola data yang besar dari beberapa sumber dan melakukan analisis yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan data warehouse dan Online Analytical Processing (OLAP) sebagai langkah penyelesaian untuk masalah dalam mengelola dan menganalisis banyaknya data dari beberapa sumber. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sebagai tahapan pertama. Berdasarkan hasil analisis didapatkan 2 information package yaitu information package data artikel dan information package data penulis. Penelitian dilanjutkan dengan perancangan data warehouse dengan menggunakan snowflake schema yang menghasilkan 2 tabel fakta dan 4 tabel dimensi. Selanjutnya dilakukan implementasi ETL dan OLAP. Kemudian dilakukan 2 jenis pengujian. Hasil pengujian pertama yaitu validasi kebutuhan menunjukkan bahwa data warehouse yang dibangun telah sesuai dengan kebutuhan yang dirancang. Hasil pengujian kedua yaitu performansi …
Sentiment analysis on app reviews using support vector machine and naïve bayes classification
Authors: Marchenda Fayza Madjid, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning; Machine Learning
Abstract: A review is an assessment given by someone based on certain aspects, such as the delivery of stories, pictures, effects, or visuals. Users can provide reviews which help the company know the quality of the application. However, reviews cannot be used as a reference for rating, because there are still users who provide reviews that are irrelevant to the rating given. This study aims to carry out sentiment analysis in order to classify the application user review data. The sentiment classification process begins with collecting and labeling 700 data. The data then goes through a text preprocessing, word weighting with TF-IDF, and classification using the Support Vector Machine and Naïve Bayes Classifier. The results produce the highest accuracy in the comparison of training and test data of 90%: 10%. Support Vector Machine algorithm is capable of providing high accuracy with RBF kernel, γ= 1, and C= 10. The results obtained using 10-fold cross validation give an accuracy value of 92.86%, a precision value of 92.88%, a recall value of 92.88%, a specificity value of 94.73%, and f-measure of 92.76%. Naïve Bayes Classifier method is able to provide high accuracy by using Multinomial Naïve Bayes Classifier. The results obtained using 10-fold cross validation give an accuracy value of 92.54%, a precision value of 92.55%, a recall value of 92.51%, a specificity value of 93.9%, and f-measure of 92.44%. Based from the result, it can be concluded that the classification using the Support Vector Machine is superior to the Naive Bayes Classification.