Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
MONOGRAF Daya Saing UMKM: Inovasi dan Sinergi Pentahelix di Era New Normal
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi
Year: 2022
Topics: Business; Innovation
Abstract: Selama beberapa tahun terakhir, globalisasi telah membuka banyak peluang sekaligus tantangan untuk membangun keunggulan kompetitif UMKM. Tantangan tersebut semakin berat karena hadirnya Pandemi COVID-19 yang telah membawa dampak buruk bagi keberlangsungan hidup UMKM. Program penanganan dan pemulihan ekonomi akibat pandemi COVID-19 yang telah dan akan dilakukan seharusnya menjadikan UMKM sebagai prioritas mengingat peran pentingnya dalam menopang perekonomian nasional dan memperluas serapan tenaga kerja. Situasi lingkungan ekonomi yang bergejolak akibat pandemi COVID-19 menyebabkan daya saing memegang peran lebih penting dibanding sebelumnya untuk kelangsungan hidup dan kesuksesan UMKM. Daya saing telah menjadi topik yang menarik bagi para ilmuwan dan praktisi dan dianggap sebagai isu kunci bagi para pembuat kebijakan di banyak negara atau wilayah tertentu dalam menangani COVID-19. Salah satu langkah strategis untuk meningkatkan daya saing dan dukungan terhadap UMKM adalah dengan mendorong dan mengembangkan inovasi. Inovasi menjadi salah satu faktor utama penentu daya saing UMKM disituasi sosial ekonomi yang dinamis dan bergejolak akibat pandemi COVID-19. Penelitian tentang daya saing, inovasi dan kerangka optimalisasi pentahelix menjadi penting, untuk memberikan solusi bagi permasalahan UMKM akibat COVID-19 agar dampak buruk akibat terganggunya UMKM dapat teratasi dan UMKM dapat meningkatkan kinerjanya pada masa new normal. Strategis inovasi secara luas dianggap penting untuk kelangsungan hidup …
Analisis Sentimen Opini Publik pada Media Sosial Twitter terhadap Vaksin Covid-19 menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Term Frequency-Inverse Document Frequency
Authors: Edgar Maulana Thoriq, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Media sosial adalah suatu wadah bagi masyarakat untuk menyampaikan aspirasi, ide, bahkan kritik mereka. Salah satu kebijakan yang dibuat baru-baru ini oleh pemerintah adalah pemberian vaksin COVID-19. Kebijakan tersebut ramai diperbincangkan di media sosial Twitter dan cukup menuai banyak pendapat yang beragam di masyarakat. Twitter merupakan media sosial yang memiliki basis pengguna cukup besar di Indonesia, dimana mayoritas dari penggunanya menyampaikan opini mereka terkait pemberian vaksin COVID-19. Twitter disini dapat menjadi sebuah sumber data yang dapat dipergunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap kebijakan pemerintah tersebut dengan mengklasifikasikan tweet (istilah konten didalam Twitter) kedalam kategori positif atau negatif. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma klasifikasi yaitu Support Vector Machine dan pembobotan kata dengan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Penelitian ini menggunakan data sebanyak 450 tweet, kemudian pengujian dilakukan dengan menggunakan metode cross validation dengan jumlah fold= 10. Performa terbaik dari algoritma klasifikasi yang diperoleh adalah accuracy sebesar 86%, precision sebesar 88%, recall sebesar 82%, dan f-measure sebesar 85%. Nilai dari performa tersebut diperoleh dengan nilai C sebesar 1 dan nilai iterasi maksimum sebesar 300.
Implementasi Algoritme Ant Colony Optimization untuk Optimasi Rute Distribusi Produk Kebutuhan Pokok dari Toko Sasana Bonafide Mojoroto
Authors: Revan Yosua Cornelius Sianturi, Bayu Rahayudi, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Pekerjaan yang efisien adalah pekerjaan yang menguntungkan karena terbebas dari masalah tertentu, seperti masalah jarak pada proses distribusi. Oleh karena itu, optimasi menjadi salah satu solusi yang dapat diandalkan sebagai pemberi dampak efisien dalam menyelesaikan suatu masalah, seperti penerapan Ant Colony Optimization (ACO) dalam menyelesaikan masalah optimasi rute distribusi barang atau produk kebutuhan pokok pada toko Sasana Bonafide. Permasalahan optimasi pada penelitian ini menggunakan konsep Multi Travelling Salesman Problem (M-TSP) karena melibatkan lebih dari satu distributor dan memiliki depot tunggal, yaitu toko Sasana Bonafide. Penelitian ini menggunakan data pelanggan yang tinggal di 34 alamat berbeda. Pada penelitian ini, ACO berhasil menghasilkan solusi terbaik dengan melibatkan kombinasi nilai parameter untuk menyelesaikan permasalahan optimasi jarak. Kombinasi nilai parameter ACO yang digunakan pada penelitian ini, yaitu tetapan pengendali intensitas jejak feromon semut bernilai 1, tetapan pengendali visibilitas bernilai 1, tetapan penguapan jejak feromon semut bernilai 0, 1, dan jumlah iterasi bernilai 500. Parameter tersebut digunakan pada pengujian sistem yang diuji sebanyak 4 kali menggunakan 4 data aktual yang berbeda dan menghasilkan solusi terbaik dengan masing-masing persentase sebesar 31, 56% menghasilkan jarak 39, 4 km, 23, 25% menghasilkan jarak 43, 52 km, 23, 66% menghasilkan jarak 44, 14 km, dan 25, 97% menghasilkan jarak 39, 97 km.
Klasifikasi Tweets Masyarakat yang Membicarakan Layanan GoFood dan GoRide pada GoJek Dimedia Sosial Twitter Selama Masa Kenormalan Baru (New Normal) dengan Metode Naïve Bayes
Authors: Alvian Akmal Nabhan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Twitter merupakan sebuah media sosial yang tergolong sudah lama digunakan dan masih trend sampai saat ini. Dalam Twitter banyak sekali pengguna yang menuliskan suatu pendapat terhadap suatu hal yang sedang hangat dibicarakan dan menjadi topik perbincangan yang sedang trending. Awal bulan Mei 2020 dunia diguncangkan dengan kehadiran virus COVID-19 atau coronavirus disease yang menyebabkan seluruh kehidupan dibelahan dunia menjadi terkendala, terlebih sektor pemerintah yang berimbas pada kegiatan perekonomian dunia menjadi menurun. Khususnya negara Indonesia, banyak sekali perusahaan yang mengalami bangkrut dan harus melakukan Pemberhentian Hubungan Kerja. Pada saat itu yang sangat terdampak adalah perusahaan sektor transportasi, yaitu transportasi online GoJek pada saat itu yang lagi berhasil menjadi start-up unicorn. GoJek sangat terpuruk akibat diberlakukannya PSBB diberbagai wilayah. Oleh karena itu dilakukanlah pengelompokan tweets oleh masyarakat terhadap layanan yang ada pada GoJek di media sosial twitter selama masa pandemi dan new normal. Layanan GoJek yang digunakan dalam penelitian ini adalah GoFood dan GoRide dengan menggunakan model klasifikasi Naive Bayes serta pengujian menggunakan cross validation dan confusion matrix. Dari klasifikasi tersebut didapatkan hasil akurasi yang baik dengan menggunakan 10-fold dengan rata-rata akurasi 0, 94, precission 0, 73, recall 0, 72, f-measure 0, 72.
Sentimen Analysis pada Opini Masyarakat terhadap Pelayanan Publik Polres Ponorogo menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Fawwaz Kumudani Widyadhana, Nanang Yudi Setiawan, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap pelayanan publik Polres Ponorogo, Indonesia, menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi komentar negatif atau positif. Data yang digunakan berasal dari media sosial Twitter, Google Review, dan sistem Binmas Online System (BOS V2). Teknik Text Mining digunakan untuk memproses data, sementara SVM digunakan untuk melatih model dengan parameter terbaik. Preprocessing data melibatkan tokenisasi, pembersihan data, case folding, filterisasi, dan stemming. Pembobotan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mengidentifikasi kata-kata kunci yang mempengaruhi sentimen. Untuk menangani ketidakseimbangan data, digunakan teknik undersampling dan k-fold cross validation digunakan untuk menguji model. Evaluasi model dilakukan dengan confusion matrix dan classification report. Hasil analisis sentimen menunjukkan akurasi rata-rata 93%, presisi 92%, recall 93%, dan F-Measure 93%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam menganalisis sentimen masyarakat terhadap pelayanan publik Polres Ponorogo, serta mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasari sentimen negatif atau positif dengan menggunakan root cause analysis. Penelitian ini juga mengimplementasikan dashboard menggunakan perangkat lunak Tableau memungkinkan pemangku kepentingan untuk memahami hasil analisis secara visual dan interaktif. Serta model analisis sentimen yang dikembangkan menggunakan SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan komentar masyarakat sebagai sentimen negatif …
Implementasi Social-Bricolage Entrepreneurship dan Digital Marketing sebagai Strategi Resiliensi Pelaku Program Pekarangan Pangan Lestari
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi, Irany Windhyastiti
Journal: Jurnal Bisnis dan Manajemen
Year: 2022
Topics: Entrepreneurship; Digital Marketing
Abstract: Penelitian ini bertujuan menguji dampak program P2L (social-bricolage entrepreneurship) terhadap kinerja usaha P2L dan menguji peran digital marketing dalam memediasi pengaruh social-bricolage entrepreneurship terhadap kinerja usaha P2L. Penelitian ini merupakan penelitian eksplanasi dengan pendekatan kuantitatif. Sampel dalam penelitian ini adalah pengelola/anggota kelompok program P2L di Kabupaten Malang dan terkumpul sebanyak 62 responden dari 30 kelompok P2L. Analisis data menggunakan metode SEM-PLS. Temuan penelitian menunjukkan bahwa social-bricolage entrepreneurship tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja usaha pengelola/anggota kelompok P2L, namun berdampak besar pada penggunaan strategi digital marketing sehingga meningkatkan kinerja. Temuan ini berarti bahwa digital marketing memiliki peran full mediation pada hubungan antara social-bricolage entrepreneurship dengan kinerja usaha P2L. Selain menjelaskan hubungan tersebut, penelitian ini juga menunjukkan perlunya membingkai peran digital marketing dalam kerangka tersebut, sehingga dapat memberikan manfaat yang maksimal. Mengingat peran besar tersebut, maka seharusnya pengelola/anggota kelompok P2L memanfaatkan semaksimal mungkin platform digital yang ada baik yang tersedia bebas maupun support dari stakeholder terkait.
Prediksi Hasil Panen Udang Vaname menggunakan Algoritme Backpropagation Neural Network
Authors: Harris Imam Fathoni, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Udang (Caridea) merupakan salah satu komoditas yang sering diekspor setiap tahunnya. Pada budidayanya, untuk menjaga produktifitas panen udang terdapat beberapa parameter yang harus dilihat tiap harinya. Peramalan digunakan untuk membantu pihak petani untuk dijadikan acuan dalam hal pemeliharaan udang hingga panen akhir. Penelitian ini menggunakan data panen udang selama 4 tahun dari 2016 hingga 2019 yang digunakan sebagai input. Kemudian dilakukan normalisasi data yang selanjutnya akan diproses dengan metode backpropagation untuk menemukan nilai peramalan untuk hasil panen udang vaname. Hasil akhir di denormalisasi kembali dan kemudian di evaluasi menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan diperoleh pada penelitian ini nilai optimal dengan MAPE minimum 3.65% menggunakan parameter hidden neuron= 1, nilai epoch= 1000 dan nilai rentang bobot awal acak dari-1 hingga 1.
Analisis Sentimen Twitter terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Dhimas Wida Syahputra, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: COVID-19 atau Coronavirus Desease-19 merupakan virus yang menginfeksi saluran pernapasan dengan gejala ringan hingga berat. Pemerintah memberlakukan peraturan yaitu Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) guna mengurangi jumlah positif COVID 19. Pro dan kontra terjadi diantara masyarakat. Masyarakat lazimya mengungkapkan pendapat di media sosial, seperti Twitter. Sehingga masyarakat dapat mengungkapkan opini masyarakat tentang kebijakan pemerintah mengenai PPKM. Dari opini masyarakat yang ada di Twitter kita dapat menganalisis sentimennya. Analilsis sentimen digunakan untuk menentukan sebuah komentar itu bersifat negatif atau positif. Dalam permasalahan ini analisis sentimen menentukan komentar masyarakat terhadap peraturan PPKM dalam media sosial Twitter. Digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) guna mengetahui sentimen pada komentar tweet. Terdapat 500 dokumen komentar Twitter dengan perbandingan data latih dan data 80% dan 20%. Dilakukan pencarian parameter dengan hasil terbaik pada nilai degree kernel polynomial 3, nilai learning rate 0, 0001 dan nilai Complexity 1. Hasil pengujian K-Fold Cross Validation dengan menggunakan parameter terbaik yaitu rata rata akurasi yaitu 77, 2%, presisi 83, 3%, recall 68, 7% dan F measure 75, 11%.
Optimasi Pendistribusian Air Mineral menggunakan Algoritma Genetika
Authors: Arsti Syadzwina Fauziah, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Distribusi merupakan salah satu kegiatan pemasaran yang dilakukan dengan tujuan menyalurkan barang atau jasa kepada para konsumen. Kegiatan distribusi ini sangat penting dilakukan dalam kegiatan pemasaran, apabila tidak ada kegiatan distribusi maka barang yang ingin dipasarkan tidak akan sampai kepada para konsumen dari wilayah-wilayah yang kurang terjangkau. Produk air mineral hampir mendominasi pasar industri minuman dan dengan adanya pertumbuhan penduduk memungkinkan kebutuhan air minum atau air mineral ini akan terus meningkat. Pada saat kebutuhan air mineral meningkat, peranan penyaluran distribusi menjadi sangat penting. Pada proses pendistribusian ini dibutuhkan metode yang dapat menangani masalah yang sedang dihadapi, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Algoritma dengan kasus Travelling Salesman Problem (TSP) yang bertujuan untuk mencari nilai total jarak optimal dalam kegiatan pendistribusian ini. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, parameter-parameter yang digunakan adalah nilai cr yaitu 0, 1, nilai mr yaitu 0, 9, nilai popsize terdapat pada populasi ke-1000. Iterasi maksimum pada generasi ke-100, nilai rata-rata fitnesss yang dihasilkan adalah 0, 006438, serta total jarak yang dihasilkan lebih optimal dibandingkan rute yang dibuat oleh kurir sebesar 35, 3 km pada kurir pertama, 35, 8 km pada kurir kedua dan 34, 9 km pada kurir ketiga.
Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Kesejahteraan Sosial Menggunakan Algoritme Self-Organizing Maps Dengan Perbaikan Missing Value K-Nearest Neighbors
Authors: Dese Narfa Firmansyah, Sigit Adinugroho, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Clustering; Machine Learning
Abstract: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) merupakan kelompok sosial yang hidup di bawah garis kesejahteraan masyarakat dan merupakan salah satu komponen dalam penentuan kebijakan yang ada di Jawa Timur. Penelitian dilakukan untuk mengetahui bagaimana karakteristik wilayah di Jawa Timur berdasarkan kelompok wilayah PMKS. Metode yang digunakan yaitu clustering dengan algoritme Self-Organizing Maps dan pengisian data kosong K-Nearest Neighbors (KNN). KNN digunakan untuk mengatasi masalah banyaknya data kosong pada dataset PMKS. Alur kerja algoritme yaitu dimulai dari melakukan pengisian data kosong dengan KNN. Selanjutnya proses clustering dilakukan dengan melakukan training jaringan SOM dan cluster diukur menggunakan Silhouette Coefficient. Parameter algoritme SOM yang terbaik yaitu dengan nilai alpha= 0, 1; eta= 0, 2; jumlah epoch= 160 dan jumlah neuron= 2x2. Parameter algoritme KNN yang terbaik yaitu dengan nilai K= 2. Nilai K= 2 memberikan peningkatan nilai Silhouette Coefficient sebesar 3, 4% dibandingkan dengan clustering tanpa pengisian data kosong KNN. Nilai Silhouette Coefficient tertinggi yang didapatkan ketika clustering dilakukan dengan parameter terbaik yaitu 0,351 yang merupakan kategori weak structure. Bentuk cluster yang dihasilkan yaitu cluster dengan proporsi 1: 37 wilayah. Lima atribut dengan selisih tertinggi antara kedua cluster yaitu Lanjut Usia Terlantar, Gelandangan dan Gelandangan Psikotik, Pemulung, Pengemis dan Kelompok Minoritas.
Klasifikasi Emosi Lirik Lagu menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur dan BM25
Authors: Febrina Sarito Sinaga, Indriati Indriati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Emosi merupakan reaksi atau perasaan seseorang terhadap suatu keadaan. Emosi bersifat temporer yang dapat muncul oleh stimulus karena orang-orang sekitar dan lingkungannya. Salah satu contoh lingkungan yang dapat merangsang emosi seseorang adalah berasal dari lagu yang didengarkan. Lirik lagu merupakan bagian yang berperan membangun emosi. Pemilihan kata-kata yang tepat diperlukan untuk menciptakan emosi yang sesuai. Dalam hal ini klasifikasi emosi pada lirik lagu akan dilakukan proses pengklasifikasian menggunakan beberapa metode yaitu Improved K-Nearest Neighbor, BM25 dan seleksi fitur. Proses klasifikasi ini terdapat beberapa tahapan didalamnya yaitu tahapan melakukan pre-processing dokumen, tahapan perhitungan score BM25 dan pemeringkatan pada setiap dokumen, dan tahapan klasifikasi dengan algoritme yang digunakan adalah Improved K-Nearest Neighbor. Pengujian untuk pengklasifikasian ini dilakukan sebanyak 6 kali pengujain k-fold dan menggunakan confusion matrix. Penelitian ini jumlah data latih yang digunakan sebanyak 100 dokumen, dan jumlah data uji yang digunakan sebanyak 20 dokumen. Pada semua pengujian yang telah dilakukan diperoleh hasil rata-rata yang cukup baik saat nilai k= 55 dengan hasil f-measure sebesar 0, 6693, recall sebesar 0, 6582, dan precision sebesar 0, 7427.
Query Expansion Pada Sistem Temu Kembali Informasi Dokumen Jurnal Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Faradila Puspa Wardani, Indriati Indriati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) merupakan kumpulan tulisan karya ilmiah dari penelitian mahasiswa/i Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Pada setiap jurnal terdapat bagian abstrak yang merupakan ringkasan dari keseluruhan isi dokumen karya ilmiah, yang mengandung konsep, pernyataan masalah, pendekatan, dan kesimpulan yang dirangkai. Jumlah jurnal yang terdapat pada J-PTIIK sangat banyak, maka dari itu diperlukan suatu sistem pencarian dokumen untuk mempermudah pengguna dalam menemukan dokumen jurnal, yaitu sistem pencarian yang menerapkan Sistem Temu Kembali Informasi (STKI) atau Information Retrieval (IR). Untuk meminimalisir hasil pengembalian dokumen yang tidak relevan pada STKI, maka dapat diterapkan teknik perbaikan query yaitu teknik query expansion. Penerapan query expansion dapat dilakukan dengan menggunakan metode BM25. BM25 adalah metode dalam STKI yang digunakan untuk pengurutan hasil relevansi dokumen terhadap query yang ingin dicari. Penelitian ini dilakukan dengan bertujuan untuk melihat hasil implementasi query expansion pada sistem temu kembali informasi jurnal berbahasa Indonesia menggunakan metode BM25. Hasilnya pada saat penambahan kata untuk query sebanyak 4 kata nilai Precision@ K mengalami kenaikan rata-rata sebesar 0.492.
Analisis Performansi Algoritma Greedy Best First Search dan Dijkstra Pada Aplikasi Pencarian Jalur Pendonor Darah Terdekat
Authors: Andro Subagio, Bayu Rahayudi, Mochamad Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Algorithms; Graph Theory
Abstract: Palang Merah Indonesia (PMI) memegang peranan yang sangat penting dalam memberikan informasi yang dibutuhkan masyarakat. Salah satu informasi utama yang dibutuhkan oleh masyarakat adalah persediaan darah. Untuk mendapatkan informasi yang berkaitan dengan persediaan darah di PMI, terdapat prosedur yang harus dilakukan terlebih dahulu oleh keluarga pasien yaitu mengirim formulir dan contoh darah ke Bank darah di rumah sakit atau ke laboratorium Unit Transfusi dan Donor Darah (UTDD) PMI di Kota tersebut. Namun, ketersediaan stok darah di UTDD PMI seringkali tidak mencukupi kebutuhan darah dan terpaksa pihak keluarga pasien yang harus mencari pendonor darah yang cocok dengan golongan darah pasien. Hal ini tentunya tidak memberikan kemudahan bagi pihak keluarga pasien. Selain itu keluarga pasien yang sedang membutuhkan darah juga tidak mudah untuk mencari pendonor darah yang lokasinya terdekat dari rumah sakit.
Pengembangan Aplikasi Web E-Commerce dan Donasi (Studi Kasus: Green Welfare Indonesia)
Authors: Raihan Alfarisi, Bayu Rahayudi, Djoko Pramono
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Web Development; Social Welfare
Abstract: Teknologi telah berkembang pesat dan menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Salah satu inovasi penting adalah pada pembayaran online. Penelitian ini mengkaji implementasi mengenai transaksi digital melalui penggunaan Midtrans sebagai gateway di Green Welfare Indonesia. Saat ini, Green Welfare Indonesia masih dalam tahap penggunaan transaksi pembayaran secara manual. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sebuah sistem informasi dengan berbasis web serta dilengkapi integrasi proses transaksi yaitu pemesanan dan pembayaran, serta meningkatkan kepuasan pengguna dan staf Green Welfare Indonesia dalam hal pencatatan laporan transaksi. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat memberikan kemudahan, efisiensi, dan akurasi yang lebih baik dalam proses pembayaran dan pelaporan, sehingga mendukung operasional organisasi secara …
Pengembangan Fast Render Objek Grafis Menggunakan Shader dan Non-Shader Berbasis WebGL dari Primitive Object untuk Membuat Raw Metaverse Material Objek Skybox 3D di Filkom UB
Authors: Imam Cholissodin, Eriq Muhammad Adams Jonemaro, Bayu Rahayudi, Willyan Eka Ksatria, Annisa Sukmawati, Muhammad Farid Muzayyani
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Computer Graphics; 3D Modeling
Abstract: Dalam perkembangannya, teknologi komputer telah mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Seiring berkembangnya komputer sekarang, setiap pengembang dapat merekayasa suatu objek di dunia maya. Permasalahan pengembangan yang muncul biasanya terkait kecepatan proses render rekayasa objek yang dalam penelitian ini membuat raw metaverse material berupa penambahan objek dasar grafis 3D (bola, kubus, torus, silinder, dan lainnya) pada Skybox sebagai bagian dari augmented reality dengan disertai efek tekstur mapping, pencerminan, gradasi pewarnaan, dan animasi kontrol pergerakan objek. Salah satu hasil dari berkembangnya Grafika Komputer ini adalah munculnya WebGL yang mendukung penggunaan shader maupun non-shader untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu sebuah JavaScript API yang digunakan untuk rendering grafis 3D interaktif dan grafis 2D dalam browser web yang kompatibel tanpa menggunakan plug-in. Semenjak kemunculan WebGL ini, banyak pengembang/developer browser yang telah memanfaatkannya ke dalam browser mereka. Karena sistemnya yang interaktif dan tidak memerlukan plug-in, WebGL mendapat sebutan “future of the internet” atau “masa depan dari internet”. Pada penelitian ini diberikan pengembangan contoh dari apa yang dapat dilakukan melalui Grafika Komputer dan WebGL, yaitu untuk pembuatan raw metaverse material objek Skybox 3D di FILKOM UB dengan beberapa macam penambahan augmented reality objek grafis 3D. Hasil pengamatan pengujian pada beberapa skenario yang berbeda berdasarkan lama waktu proses render objek untuk …
Pengenalan Citra Makanan Kue Tradisional menggunakan Ekstraksi Fitur HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan K-Nearest Neighbour
Authors: Gagas Budi Waluyo, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Kue tradisional atau jajanan pasar merupakan makanan tradisional yang perlu kita lestarikan, kue tradisional tersebut sudah sangat jarang ditemui pada zaman sekarang, dikarenakan banyak masyarakat yang tidak mengetahui mengenai kue tradisional tersebut dan sudah sangat jarang ditemui di era modern ini. Sebenarnya kue tradisional ini merupakan makanan yang enak serta banyak beragam jenisnya dan pastinya tidak terlalu banyak kandungan pengawet didalamnya. Namun seiring berjalannya waktu kue tradisional telah di geser oleh makanan modern serta banyak sekali makanan yang diimpor kedalam negeri, oleh karena itu sudah saatnya dilestarikan agar supaya tidak punah serta anak cucu dapat mengetahuinya. Sehingga diperlukan sistem untuk mengenali makanan kue tradisional dengan menggunakan teknologi seperti sekarang ini. Pada penelitian ini, untuk mengenali makanan kue tradisional menggunakan metode ekstraksi fitur warna Hue Saturation Value (HSV) dan fitur tekstur Local Binary Pattern (LBP) dan diklasifikasikan menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN). Fitur warna yang digunakan adalah color moment yang menghasilkan tiga nilai, yaitu mean, standar deviation, dan skewness. Sedangkan fitur tekstur LBP akan menghasilkan nilai keabuan sebanyak jumlah ketetanggaan yang digunakan. Setelah itu, ekstraksi fitur yang didapatkan diklasifikasikan dengan menggunakan K-Nearest Neighbour. Hasil pengujian didapatkan bahwa jika hanya menggunakan metode fitur warna HSV memperoleh nilai akurasi sebesar 75%. Jika hanya menggunakan metode fitur tekstur LBP memperoleh nilai akurasi …
Optimasi Rute Distribusi Produk PT Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) Dengan Algoritma K-Means Dan Ant Colony Optimization (K-ACO)
Authors: Wahyu Bimantara, Bayu Rahayudi, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Clustering
Abstract: Perusahaan distribusi produk memerlukan efektivitas dan efisiensi biaya, salah satu faktor penunjangnya adalah penentuan rute distribusi yang optimal. Rute distribusi erat kaitannya dengan permasalahan Traveling Salesman Problem. Pada proses distribusi dari gudang atau stock point Nganjuk PT Indomarco Adi Prima memiliki permasalahan Multiple Traveling Salesman Problem yang mana melibatkan lebih dari satu salesman pada proses distribusinya. Untuk menyelesaikan permasalahan MTSP dapat dicari dengan perjalanan ke semua kemungkinan rute. Namun, ketika semakin banyak rute maka semakin banyak pula waktu yang dibutuhkan. Penelitian ini merupakan upaya untuk optimasi rute distribusi produk stock point Nganjuk PT Indomarco Adi Prima menggunakan metode K-Means dan Ant Colony Optimization (K-ACO), yang mana metode K-Means digunakan untuk membagi permasalahan MTSP menjadi permasalahan yang lebih kecil kemudian setiap permasalahan itu akan dicari rute terpendeknya dengan ACO. Pada pengujian yang dilakukan, K-ACO dapat menghemat jarak perjalanan salesman sebesar 565,801 km. Sedangkan pengujian menggunakan Silhouette Coefficient, ÂK-Means menghasilkan solusi 76, 72% lebih baik jika dibandingkan dengan hasil perjalanan sales riil. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penggunaan K-ACO dapat meminimalkan total jarak tempuh dari permasalahan.
Implementasi Arsitektur Web Server Cluster Menggunakan Single Board Computer untuk Menunjang Kebutuhan High Availability System
Authors: Roisul Setiawan, Dany Primanita Kartikasari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2021
Topics: Web Server Architecture; Computer Networks
Abstract: Untuk mewujudkan ketahanan pangan, diperlukan mekanisme pengumpulan data secara real-time dari produsen bahan pangan, pendisitribusi bahan pangan sampai pengolah bahan pangan. Namun tidak semua organisasi yang berkecimpung dalam distribusi pangan memiliki infrastruktur sistem informasi yang cukup baik. Untuk mengatasi kendala infrastruktur, penelitian ini mengusulkan untuk membangun arsitektur web server cluster yang dapat menunjang kebutuhan high availability system menggunakan single board computer. Komponen arsitektur terdiri dari dua tier yaitu: frontend dan backend. Untuk menjamin kehandalan sistem, arsitektur yang diusulkan didukung dengan komponen load balancing, mekanisme failover dan replikasi database. Sistem telah diuji berasarkan kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional yang sudah didefinisikan sesuai kebutuhan organisasi. Dari hasil pengujian, tingkat availabilitas yang dihasilkan sebesar 95.83%.
Database optimization for improved system performance and response time of hospital management information system
Authors: Bayu Rahayudi, Nurizal Dwi Priandani, Buce Trias Hanggara, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: Bulletin of Social Informatics Theory and Application
Year: 2021
Topics: Database Optimization; Information Systems
Abstract: A Regional Hospital in East Java has implemented a Hospital Management Information System, namely SIMRS, in their data management system but has experienced problems in the form of slow system response when accessed by many users, was experienced in the last years when the system had been running for four years since 2016. The system’s slow response causes hospital services to be disrupted and also the quality of service to decline. So, an analysis to the existing database system is carried out, which includes an analysis of the system‘s database performance. Since many SIMRS use database servers on their data processing, then their applications will be based on executing queries and stored procedures (most of the queries are stored in stored procedures). So that, analysis of those queries will be carried out. The optimization process will include analyzing and mapping the database’s queries, profiling, and analyzing the Actual Execution Plan. By doing so, it is known which parts of the query are causing a decrease in performance and time system response. Based on the analysis results, recommendations are given for improving and rewriting several stored procedures and query statements, and the system response time is getting better.
Relevance Feedback Pada Sistem Temu Kembali Informasi Dokumen E-Book Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Tasya Agiyola, Indriati Indriati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval
Abstract: Pemanfaatan e-book pada perkembangan teknologi digital memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan informasi lebih praktis daripada harus menggunakan buku cetak. Jumlah e-book yang tersebar di internet sangat banyak dan beragam, oleh karena itu diperlukan suatu sistem temu kembali informasi dokumen e-book berbahasa Indonesia. Untuk meningkatkan relevansi hasil dokumen yang dikembalikan, dapat diterapkan teknik relevance feedback. Relevance feedback adalah teknik dimana pengguna dapat memberikan feedback terhadap hasil pencarian dokumen sebelumnya. Pengurutan jumlah dokumen yang dikembalikan berdasarkan query dihitung menggunakan metode BM25. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil penerapan dan hasil pengujian dari relevance feedback pada sistem temu kembali informasi dokumen e-book berbahasa Indonesia menggunakan metode BM25. Berdasarkan hasil pengujian, nilai AVP setelah relevance feedback mengalami penurunan. Pada pengujian berdasarkan nilai K, nilai AVP sebelum RF adalah 0,592, setelah RF (20) adalah 0,558, dan setelah RF (50) adalah 0,573. Sedangkan pada pengujian berdasarkan expansion terms, nilai AVP sebelum RF adalah 0,593, setelah RF (20) adalah 0,587, dan setelah RF (50) adalah 0,570.
Klasifikasi penurunan fungsi kognitif pasien stroke menggunakan metode Klasifikasi Random Forest
Authors: Muhammad Shidqi Fadlilah, Randy Cahya Wihandika, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Stroke merupakan salah satu penyakit yang menyerang segala golongan manusia tanpa memandang ras, jenis kelamin, dan usia. Salah satu dampak dari penyakit stroke adalah penurunan fungsi kognitif. Otak manusia memiliki banyak saraf yang beberapa diantaranya adalah mengatur kerja fungsi kognitif manusia. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Wardani (2015), faktor yang memengaruhi penurunan fungsi kognitif terdiri dari tiga belas faktor. Dengan jumlah yang tidak sedikit tersebut, maka dibutuhkan proses klasifikasi yang dapat mendeteksi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke. Maka dalam penelitian ini, dibuat sistem yang dapat mengklasifikasi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke dengan menggunakan metode klasifikasi random forest berdasarkan data yang didapatkan dari Rumah Sakit Saiful Anwar pada bulan Juli sampai dengan Oktober tahun 2014. Metode random forest dipilih karena metode ini baik untuk data kategorikal seperti pada kasus faktor-faktor pengaruh penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke ini. Berdasarkan hasil pengujian dengan lima kombinasi data yang terdiri dari 19 data uji dan 76 data latih, jumlah tree terbaik yang didapatkan adalah 100 tree. Hasil rata-rata akurasi yang didapatkan dari semua percobaan adalah 53,094%. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yang menjadi error pada proses klasifikasi tersebut. Salah satu faktor yang menyebabkan ketidaksempurnaan klasifikasi ini adalah penyebaran data latih yang tidak merata kelasnya.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna dari Google Maps Menggunakan Metode Long-Short Term Memory (Studi Kasus: Rumah Sakit Gatoel)
Authors: Faiz Yahya, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Di era digital yang terus berkembang, ulasan pengguna memainkan peran penting dalam membentuk persepsi terhadap fasilitas kesehatan, termasuk Rumah Sakit Gatoel. Ulasan dapat memberikan dampak positif maupun negatif, yang memengaruhi keputusan pengguna untuk mengunjungi kembali sebuah rumah sakit. Penelitian ini menganalisis 735 data ulasan Google Maps periode 2020–2024 untuk mengevaluasi kualitas layanan di Rumah Sakit Gatoel. Data ulasan tersebut diberi label dan kemudian dilakukan preprocessing yang menghasilkan 358 data positif dan 98 data negatif. Data yang tidak seimbang diatasi dengan teknik SMOTE untuk menyeimbangkan jumlah kelas. Teknik SMOTE menghasilkan 358 data positif dan 358 data negatif. Hasil data itu digunakan untuk melatih model Long Short-Term Memory (LSTM). Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, menghasilkan kinerja yang memuaskan, dengan akurasi sebesar 96%, presisi 97%, recall 98%, dan f-measure 96%. Data ulasan divisualisasikan dalam bentuk Word Cloud untuk memberikan gambaran umum tentang sentimen pengguna. Analisis lanjutan dilakukan menggunakan teknik Root Cause Analysis (RCA) yang mengidentifikasi beberapa akar permasalahan utama, seperti keterbatasan kapasitas ruang perawatan akibat kurangnya dukungan finansial, kebutuhan modernisasi sistem administrasi, dan terbatasnya anggaran untuk perekrutan dan penggajian staf yang memadai. Dana operasional dan medis mendesak juga menjadi prioritas yang perlu diperhatikan. Hasil RCA memberikan rekomendasi strategis kepada stakeholder untuk …
Pengembangan Aplikasi Manajemen Tagihan Internet Pelanggan Berbasis Web untuk Penyedia Internet RT RW: Studi Kasus PT. Bangun DIGIKOMUNIKASI Indonesia
Authors: Tri Adi, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Web Development
Abstract: RT RW NET merupakan konsep yang sama dengan Internet Service Provider (ISP), yaitu pemilik akan membeli atau menyewa bandwith dari ISP (Internet Service Provider) lalu dijual kembali ke pelanggan. PT. Bangun DIGIKOMUNIKASI Indonesia (Venda NET) masih menghadapi masalah dalam manajemen tagihan internet pelanggan yang dilakukan secara manual, yang mengurangi efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi manajemen tagihan internet berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan serta penagihan. Metode penelitian menggunakan pendekatan SDLC Waterfall, mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, hingga pengujian. Aplikasi dibangun dengan PHP menggunakan framework Laravel, database MySQL, serta integrasi Mikrotik untuk manajemen jaringan, Midtrans sebagai payment gateway, dan WABLAS sebagai WhatsApp API. Pengujian dilakukan dengan blackbox testing untuk validasi fungsional, System Usability Scale (SUS) untuk pengujian non-fungsional, serta stopwatch untuk mengukur efisiensi waktu. Hasil pengujian menunjukkan validitas fungsional sebesar 100%, dan pengujian SUS mendapatkan skor grade A dalam kategori acceptable dan excellent dari 19 pelanggan dan satu admin. Analisis perbandingan proses bisnis menunjukkan aplikasi ini lebih efisien dibandingkan metode manual, dengan total waktu proses bisnis menggunakan sistem 244, 69 detik dibandingkan manual 477, 83 detik. Aplikasi ini meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Penghapusan Subsidi BBM pada Media Sosial Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Ekstraksi Fitur N-Gram TF-IDF
Authors: Yesaya Sergio Vito Putranta, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Pada awal bulan Agustus Tahun 2022, Menteri Investasi RI, Bapak Bahlil Lahadalia menyampaikan bahwa meroketnya harga BBM menyebabkan kenaikan pada harga BBM secara nasional, dan perbedaan harga terkini dengan yang tercantum pada APBN menyebabkan munculnya wacana untuk menghapus subsidi BBM untuk melakukan penghematan pada anggaran negara yang tercantum pada APBN, hal ini menimbulkan pro dan kontra di khalayak masyarakat, salah satu media yang digunakan untuk mengeluarkan opini dan pendapat masyarakat terhadap hal ini ialah media sosial Twitter. Maka dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes Classifier, yang diawali dengan pengumpulan data menggunakan Library Tweepy digabungkan dengan API Twitter, lalu dilanjutkan dengan proses Preprocessing data untuk menyiapkan data penelitian, lalu membentuk sistem klasifikasi teks dengan bantuan ekstraksi fitur N-Gram TF-IDF untuk melakukan pembobotan, lalu implementasi algoritma Bernoulli Naïve Bayes Classifier dengan bantuan Library Sklearn. Dengan jumlah 710 data tweet, dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, dan melewati 3 skenario pengujian (Unigram, Bigram, dan Trigram), adapun hasil akurasi yang dihasilkan berturut-turut 0.69, 0.57, dan 0.57, sehingga terbukti bahwa penggunaan N-Gram TF-IDF berjenis Unigram akan menghasilkan hasil yang lebih baik jika dikombinasikan dengan metode Bernoulli Naïve Bayes, khususnya untuk penelitian analisis sentimen.
Pengembangan Sistem Penyewaan Alat Event berbasis Website menggunakan Midtrans Sebagai Integrasi Payment Gateway (Studi Kasus: CV. New Brilla Futura)
Authors: M Attala Reza Syahputra, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Web Development; E-Commerce
Abstract: CV. New Brilla Futura adalah satu dari perusahan yang menggeluti bidang penyewaan kebutuhan alat event. Proses bisnis yang digunakan untuk melakukan proses pemesanan penyewaan alat, pengelolaan data sewa, transaksi penyewaan alat, serta pembayaran berupa screenshoot bukti transfer juga dilakukan secara manual dimana pembeli berinteraksi menggunakan whatsapp perusahaan. Hal ini dianggap kurang efektif dan menghasilkan laporan yang tidak valid. Maka dari itu, dibuat pengembangan sistem informasi yang terintegrasi dengan payment gateway Midtrans yang dapat memudahkan pihak pengelola maupun pembeli dalam melakukan pemesanan maupun mengelola pemesanan. Pengembangan sistem diawali dengan analisis kebutuhan melalui konsultasi dengan pemangku kepentingan. Setelah mendapatkan hasilnya, dibuat rancangan ke dalam bentuk sequence diagram, class diagram, physical data model. Lalu membuat prototype untuk menggambarkan kebutuhan sistem secara visual. Implementasi sistem berupa aplikasi berbasis website dengan menggunakan framework Laravel dengan integrasi yang dilakukan kepada midtrans. Pengujian sistem dijalankan melalui validation testing dan semua kasus uji menerima status valid. Pengujian kegunaan dilakukan dengan menggunakan System Usability Scale dan mendapatkan skor rata-rata 87, 5 artinya sistem penyewaan alat mendapatkan status Acceptability Range Acceptable berdasarkan survei kuesioner terhadap 8 responden.
Analisis Sentimen Objek Wisata Danau Toba berdasarkan Ulasan Pengunjung menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Authors: Immanuel Tri Putra Sihaloho, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Danau Toba merupakan salah satu destinasi wisata di Indonesia dan ditetapkan sebagai salah satu dari lima pengembangan Kawasan Strategis Pariwisata Nasional yang menjadi program super prioritas pemerintah dalam pengembangan pariwisata di Indonesia. Oleh karena itu pengelola wisata Danau Toba perlu mengetahui perspektif pengunjung sebagai bahan evaluasi. Akuisisi data ulasan pengunjung objek wisata Danau Toba dapat dengan mudah diperoleh melalui situs Tripadvisor dengan teknik web scraping. Ulasan dari Tripadvisor akan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu positif, netral, dan negatif. Sebelum melakukan klasifikasi melakukan text preprocessing untuk mengolah data menjadi data yang lebih terstruktur untuk kebutuhan pada penelitian dan melakukan pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document. Kemudian dilakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma Support vector Machine. Hasil terbaik pada pengujian menggunakan algoritma Support vector Machine yaitu pengujian pada 2 kelas sentimen dengan total 220 data, dengan penggunaan kernel linear dan nilai C sebesar 100. Nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure pada model machine learning ini secara berturut-turut adalah 83%, 84%, 83%, dan 83%.
Evaluation of the Effectiveness of Technology Transfer in the Process of Wood Crafts for Workers with Disabilities
Authors: Sugiono Sugiono, Bayu Rahayudi, Rudianto Raharjo, Dwi H Sulistyarini, Slamet Thohari, Nur MF Dinia, Qoid A Fadhlurrahman, Safa S Istafada
Journal: JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia)
Year: 2022
Topics: Technology Transfer
Abstract: Technological changes are important to increase productivity, quality of products produced, and provide safety and health for workers. The purpose of this paper is to evaluate the application of wood craft machinery technology by persons with disabilities. The first step is an initial survey of the existing wood craft production process, which related to the equipment used, work methods, and work results (productivity and quality) as well as the level of accidents or health problems at work. Small enterprises for disabled workers were used as research objects to check the impact of technological changes on the production process. Changes in technology used in the form of cutting machine, carving chisel, small CNC machine, smoothing machine, and paint machine (finishing process). The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) was adopted to approach the assessment of the impact of the …
Optimasi Rute Multiple Travelling Salesman Problem Distribusi Produk PT Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) menggunakan Algoritme Ant Colony Optimization dan Algoritme …
Authors: Bisma Anassuka, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization
Abstract: PT. Indomarco Adi prima (Stock Point Nganjuk) merupakan perusahaan yang bergerak pada sektor distribusi. Transportasi dan distribusi yang baik merupakan hal yang penting pada suatu perusahaan distribusi, di mana produk dapat dikirimkan kepada konsumen dengan kondisi yang baik, pada tempat yang sudah ditentukan serta tepat waktu. Penyebaran produk dari PT. Indomarco Adi Prima (Stock Point Nganjuk) kepada konsumen melalui toko-toko dalam skala besar merupakan suatu permasalahan yang cukup kompleks, karena terdapat banyak lokasi yang harus dikunjungi. Permasalahan ini dan melibatkan banyak sales disebut Multiple Travelling Salesman Problem. Pemilihan rute yang tidak tepat dapat mengurangi efisiensi dalam proses distribusi. Maka perlu dilakukan upaya optimasi untuk mendapatkan rute yang optimal. Penelitian ini merupakan upaya untuk melakukan optimasi rute menggunakan algoritme hibrida ant colony optimization (ACO) dan algoritme genetika, sehingga dapat menentukan rute terpendek yang akan dilalui sales menuju toko ritel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritme hibrida ant colony optimization (ACO) dan algoritme genetika, mampu menghasilkan rute lebih baik sebesar 74, 3% dari rute sebelumnya dengan selisih total jarak sebesar 709,219 km. Parameter optimal yang didapatkan yakni iterasi maksimum 100, jumlah generasi 20, jumlah semut sesuai dengan setiap titik sales, kombinasi Î±= 0, 4 dan Î²= 0, 8, kombinasi Cr= 1, dan Mr= 0, 6, sehingga diperoleh rataan total jarak sebesar 244,849 km dan nilai fitness sebesar 0, 040841.
Analisis Sentimen pada Twitter Bencana Alam di Kalimantan Selatan menggunakan Metode Naïve Bayes
Authors: Adi Mashabbi Maksun, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Bencana banjir besar melanda wilayah Kalimantan Selatan menyebabkan perbincangan dan perdebatan di kalangan masyarakat maupun pemerintah khususnya di twitter yang sempat trending, dan sebanyak ribuan cuitan yang muncul di twitter dengan hastag# PrayForKalsel, dan# KalselJugaIndonesia. Cuitan masyarakat dan pemerintah saling beradu pendapat untuk pembelaan kebenarannya sendiri dan menimbulkan banyak opini yang positif dan juga negatif. Twitter kini menjadi tempat mengobrol dan mengadu berbagai kalangan. Untuk penelitian tersebut diharapkan bisa membantu dan mempermudah melakukan penelitian dengan menggunakan opini publik di Twitter yang mengandung pendapat positif atau negatif. Metode digunakan di penelitian ini yaitu menggunakan Naive Bayes, proses sistem ini dimulai dari proses preprocessing data yang didalamnya terdapat case folding, tokenisasi, filtering, normalisasi, dan terakhir stemming selanjutnya pembobotan kata menggunakan Raw TF dan pada proses pengklasifikasiannya yang digunakan yaitu Naive Bayes. Data yang digunakan berasal dari twitter yang diambil secara crawling dan scrapping menggunakan hastag# PrayForKalsel, dan# KalselJugaIndonesia dengan jumlah data sebanyak 520 data tersebut diambil dengan menggunakan Api Twitter, Di hasil percobaan pengujian menggunakan cross validation yaitu 5-fold, sebanyak 5 kali percobaan dengan menggunakan pengujian confusion matrix dari 5 percobaan tersebut mendapatkan nilai rata rata mencapai akurasi 0, 81 presisi 0, 81, recall 0, 81, dan f-measure 0, 81, dan mendapatkan nilai pengujian tertinggi akurasi 0 …