Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Klasifikasi ujaran kebencian pada twitter menggunakan metode naïve bayes berbasis n-gram dengan seleksi fitur information gain
Authors: Muhammad Hakiem, Mochammad Ali Fauzi, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Hate Speech Detection; Natural Language Processing
Abstract: Ujaran kebencian atau hate speech adalah salah satu topik yang sering dibahas di bidang teknologi informasi. Ujaran kebencian banyak digunakan oleh orang-orang yang tidak suka atau benci terhadap seseorang maupun suatu kelompok. Orang menyatakan sebuah ujaran kebencian biasanya dilakukan dengan cara menulisnya di sosial media. Salah satu sosial media yang sering digunakan seseorang untuk menyebarkan ujaran kebencian adalah Twitter. Dibutuhkan klasifikasi ujaran kebencian agar dapat mengurangi penyebaran ujaran kebencian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes berbasis N-gram dan seleksi fitur Information Gain. Fitur n-gram yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur Unigram, Bigram, dan kombinasi unigram-bigram. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 250 data berlabel ujaran kebencian dan 250 data berlabel bukan ujaran kebencian dengan perbandingan 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Hasil akurasi terbaik yang didapat pada penelitian ini adalah dengan menggunakan fitur Unigram dan tanpa menggunakan seleksi fitur Information Gain. Hasil akurasi terbaik yang didapat adalah 84%, nilai precision 92%, nilai recall 79, 31%, dan nilai f-measure 85, 18%. Berdasarkan hasil yang didapat tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa untuk melakukan klasifikasi ujaran kebencian pada Twitter menggunakan Naive Bayes mendapat hasil paling bagus dengan fitur Unigram dan tanpa melakukan seleksi fitur Information Gain.
Meningkatkan keterampilan kolaborasi siswa menggunakan lembar kerja siswa berbasis saintifik. Reflection Journal, 1 (2), 70–76
Authors: N Nurwahidah, T Samsuri, B Mirawati, I Indriati
Year: 2021
Topics: Education; Teaching Methods
Analisis Sentimen Konten Radikal Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Authors: Ferdi Alvianda, Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Di Indonesia akhir-akhir ini terjadi teror bom yang dilakukan orang-orang berpaham radikal. Orang-orang berpaham radikal kian hari kian bertambah jumlahnya dikarenakan orang-orang tersebut menyebarkan paham radikal kepada orang lain. Penyebaran konten radikal bisa dilakukan melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter. Oleh sebab itu dilakukan penelitian terhadap konten radikal di media sosial Twitter. Dokumen Twitter yang berupa tweet radikal diklasifikasikan menjadi dua kategori, yaitu konten radikal positif dan konten radikal negatif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Polynomial Degree 2. Tingkat akurasi tertinggi yang dihasilkan dari penelitian ini adalah 70% dengan nilai parameter Î» sebesar 0, 1, nilai konstanta Î³ sebesar 0, 1, iterasi maksimum 5 dengan data latih sebanyak 80 dokumen (60 dokumen negatif dan 20 dokumen positif) untuk data latih dan 20 dokumen (15 dokumen negatif dan 5 dokumen positif) untuk data uji.
Penentuan Tata Letak Produk menggunakan Algoritma FP-Growth pada Toko ATK
Authors: Muhammad Yudho Ardianto, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Data Mining; Retail Analytics
Abstract: Peralatan Alat Tulis Kerja atau biasa disingkat ATK, merupakan salah satu kebutuhan dalam perkantoran maupun pelajar. Setiap kali memasuki awal sekolah toko ATK selalu dibanjiri pembeli. Tetapi kala pandemi ini banyak masyarakat yang lebih memilih untuk berhemat dalam banyak hal. Dengan kebiasaan baru masyarakat yang berhemat membuat banyak sektor penjualan yang menjadi sepi. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan adalah dengan memperhatikan transaksi pembelian. Data-data transaksi pembelian biasanya hanya digunakan sebagai arsip toko. Data transaksi pembelian yang tersimpan memiliki informasi-informasi yang bisa digali dengan teknik data mining, misalnya informasi mengenai kaidah asosiasi dalam pembelian konsumen. Dengan mengetahui kebiasaan konsumen, toko dapat mempertimbangkan tempat penataan barang dagangan. Dengan menggunakan algoritma FP-Growth pada sistem keranjang belanja untuk memperhatikan asosiasi antar item dapat membantu mengembangkan strategi pemasaran. Algoritma FP-Growth memiliki urutan dari pengumpulan data, penghitung frekuensi, penyusunan ulang data transaksi, pembentukan tree, dan pencarian frequent item. Dari pengujian minimum support 5% menghasilkan 8 kaidah asosiasi dan 3 diantaranya memiliki confidence diatas 50%. Terdapat 34 kaidah asosiasi dengan nilai lift diatas 1. Semakin tinggi nilai minimum support & minimum confidence maka akan semakin sedikit kombinasi kaidah asosiasi yang dihasilkan.
Analisis sentimen tanggapan masyarakat aplikasi tiktok menggunakan metode naïve bayes dan categorial propotional difference (cpd)
Authors: Junda Alfiah Zulqornain, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Aplikasi TikTok merupakan sosial media yang saat ini sering dibicarakan dikalangan masyarakat. Mulai dari yang muda sampai yang tua menggunakan aplikasi TikTok ini. Aplikasi TikTok ini berupa aplikasi yang dapat membagikan video, tetapi biasanya juga muncul video yang memiliki unsur vulgar yang dapat dilihat oleh anak dibawah umur karena aplikasi TikTok ini tidak dibatasi oleh usia. Oleh karena itu penulis melakukan analisis sentimen pada ulasan aplikasi TikTok untuk membantu orang tua dalam pemilihan aplikasi untuk anaknya. Dari permasalahan tersebut penulis melakukan analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes dan Categorial Propotional Difference. Pengujian penelitian ini menggunakan 5-Cross Validation dengan variasi term yang digunakan. Hasil maksimal yang didapatkan dengan menggunakan 100% term yang digunakan untuk pengujian dengan nilai accuracy sebesar 0, 729947, nilai precission sebesar 0, 746854, nilai recall sebesar 0, 926118, dan nilai f-measure 0, 824511
Analisis Sentimen terhadap Kebijakan Kuliah Daring Selama Pandemi Menggunakan Pendekatan Lexicon Based Features dan Support Vector Machine
Authors: Natasya Eldha Oktaviana, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Adanya virus baru yaitu COVID-19 atau SARS-CoV-2 yang berasal dari Wuhan, China pada awal tahun 2020 telah menggemparkan seluruh warga dunia salah satunya Indonesia dan memiliki tingkat penularan yang tinggi. Sehingga untuk meminimalisir penyebaran COVID-19, pemerintah Indonesia menetapkan salah satu kebijakan dalam dunia pendidikan yaitu pembelajaran/perkuliah online. Kebijakan tersebut mengakibatkan seluruh penyebaran informasi berubah menjadi online dan memberikan dampak yang luas bagi keberlanjutan pendidikan di Indonesia. Hal tersebut menimbulkan kontroversi pada kalangan masyarakat dan banyak yang akhirnya beropini pada media sosial, salah satunya Twitter. Analisis sentimen berguna untuk mengetahui ketepatan komputasi sistem dalam mengenali pembicaraan pada Twitter mengenai kebijakan pembelajaran online cenderung bersentimen negatif atau positif …
Pengaruh model pembelajaran berbasis masalah terhadap kemampuan berpikir kreatif matematis siswa pada materi bilangan pecahan kelas IV SDIT At-Thoriq
Authors: Dede Setia Indriani, Widyasari Widyasari
Journal: AL-KAFF: JURNAL SOSIAL HUMANIORA
Year: 2019
Topics: Education; Teaching Methods
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan model pembelajaran berbasis masalah terhadap kemampuan berpikir kreatif matematis siswa pada materi bilangan pecahan kelas IV SDIT At-Thoriq. Pendekatan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuasi eksperimen (quase Experimental research) dengan bentuk desain nonequivalent control grup design. Sample dalam penelitian ini berjumlah 58 siswa. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah observasi, wawancara dan tes. Hasil dalam penelitian ini menuntukkan bahwa terdapat perbedaan kemampuan berpikir kreatif matematis siswa antara kelas eksperimen dan kelas kontrol. Pada tes akhir kemampuan berpikir kreatif matematis siswa di kelas eksperimen dilihat dari nilai rata-rata kelas adalah 74, 31. Sedangkan kemampuan berpikir ktreatif matematis siswa pada …
Analisis sentimen pada ulasan aplikasi mobile banking menggunakan metode support vector machine dan lexicon based features
Authors: Katherine Ivana Ruslim, Putra Pandu Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Analisis sentimen adalah bidang penelitian dalam text mining yang sangat populer. Ide dasar dari analisis sentimen adalah menemukan polaritas dari dokumen dan mengklasifikasikannya menjadi positif atau negatif. Dokumen teks yang digunakan dalam penelitian yaitu ulasan pada Google Play Store mengenai aplikasi mobile banking. Support Vector Machine merupakan metode yang digunakan serta menambahkan Lexicon Based Features sebagai pembaruan fitur selain menerapkan fitur Bag of Words. Data penelitian sebanyak 500 data dengan pembagian 90% data latih dan 10% data uji. Hasil evaluasi sistem yang didapatkan dengan gabungan fitur Bag of Words dan Lexicon Based Features lebih tinggi dibandingkan dengan hasil evaluasi sistem yang hanya menerapkan fitur Bag of Words maupun sistem yang hanya menerapkan Lexicon Based Features. Hasil evaluasi yang didapatkan oleh gabungan kedua fitur dengan pengujian menerapkan 10 fold cross validation yaitu accuracy= 0,846, recall= 0,846, precision= 0,864, dan f-measure= 0,855 dengan nilai parameter Support Vector Machine yang digunakan merupakan nilai parameter yang terbaik yaitu sigma kernel RBF= 3, lambda= 0, 1, gamma= 0,001, complexity= 0, 1, epsilon= 0,001, dan iterasi= 50.
Analisis Sentimen Tentang Opini Performa Klub Sepak Bola pada Dokumen Twitter Menggunakan Support Vector Machine, dengan perbaikan Kata Tidak Baku
Authors: I Indriati, M Marji, S Pakpahan
Journal: J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Deteksi Emosi pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Kombinasi Fitur
Authors: Fera Fanesya, Randy Cahya Wihandika, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Emosi bersifat umum dan penting dalam kehidupan yang membentuk perilaku manusia. Mendeteksi emosi memberikan peranan penting dalam berbagai aspek karena dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengambilan keputusan, memprediksi keadaan emosi manusia, memberikan review terhadap kualitas produk, melacak dukungan pada masalah politik, dan mengenali gangguan depresi seseorang. Mengidentifikasi emosi dapat menggunakan data tekstual yaitu berupa teks, karena teks dapat digunakan untuk berkomunikasi dan menyampaikan informasi. Salah satu media sosial untuk bertukar informasi yaitu Twitter. Twitter berisi informasi tentang sikap serta keadaan emosi seseorang. Oleh karena itu, dilakukan deteksi emosi pada Twitter untuk menentukan emosi seseorang dengan menerapkan metode Naive Bayes dan kombinasi fitur. Model klasifikasi Naive Bayes yang digunakan pada penelitoan ini yaitu Multinomial Naive Bayes untuk tipe data diskrit dan Bernoulli Naive Bayes untuk tipe data biner, kombinasi fitur yang digunakan pada penelitian yaitu fitur linguistik, fitur ortografik, dan kombinasi fitur N-gram. Hasil akurasi terbaik didapatkan pada pengujian kombinasi fitur N-gram sebesar 0,555, sedangkan hasil akurasi pada pengujian kombinasi fitur sebesar 0, 5317 yang meliputi fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram memiliki nilai akurasi lebih baik dibandingkan pengujian dengan fitur tunggal dan lebih rendah dibandingkan pengujian kombinasi fitur N-gram. Hal ini dikarenakan pengaruh dari fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram. Penggabungan kombinasi fitur ini bisa menutupi kelemahan masing …
Pencarian Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Khalisma Frinta, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi yang semakin pesat berdampak pada meningkatnya penggunaan internet sebagai sumber penyedia informasi online dari seluruh dunia. Dalam pencarian informasi pengguna menggunakan bantuan sebuah mesin pencari (search engine). Perkembangan tersebut juga membuat penyimpanan dokumen secara digital meningkat. Berita merupakan sumber informasi mengenai suatu peristiwa atau pendapat yang memiliki nilai penting dan menarik untuk dipublikasikan secara luas melalu media massa. Tidak terbatasnya jangkauan pembaca serta efisiensi waktulah yang membuat berbagai media pemberitaan beralih menjadi media online. Information retrieval bertujuan untuk menghasilkan dokumen yang relevan terhadap kebutuhan pengguna dari suatu kumpulan informasi secara otomatis berdasarkan keyword pada query yang diberikan oleh pengguna. Penerapan information retrieval diharapkan mampu mempermudah pencarian informasi serta mendapatkan hasil yang akurat. BM25 merupakan sebuah sistem dalam proses pemeringkatan yang digunakan untuk mengurutkan hasil kecocokan (similarity) terhadap seluruh dokumen training berdasarkan query yang dicari. Metode BM25 dikategorikan sebagai metode terbaik dalam kelas best match. Pengujian dilakukan berdasarkan nilai precision@ k dan nilai r-precision terhadap 12 query. Hasil pengujian nilai precision@ k terbaik pada saat nilai k= 5, yakni dengan nilai 0, 83. Sedangkan hasil pengujian nilai r-precision terbaik dengan nilai 1.
Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier terhadap Review Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding
Authors: Sinta Kusuma Wardani, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Pengaruh budaya dan gaya hidup yang semakin berkembang ini membuat masyarakat lebih memperhatikan penampilannya. Salah satu faktor yang mempengaruhi penampilan adalah kondisi kulit wajah seseorang. Masing-masing produk yang digunakan konsumen memiliki reaksi yang berbeda-beda antar satu konsumen dengan konsumen lainnya sehingga membuat banyak konsumen melakukan review terhadap produk yang digunakan. Review yang diberikan oleh konsumen dapat digunakan untuk mengukur kualitas dari sebuah produk kecantikan. Namun banyaknya review yang diberikan membuat pengelompokan review tidak dapat dilakukan secara manual dan harus dilakukan otomatisasi analisis sentimen untuk mengelompokkan review tersebut dalam beberapa kategori. Salah satu algoritme untuk melakukan klasifikasi analisis sentimen, yaitu menggunakan metode Naive Bayes Classifier di mana merupakan metode sederhana yang memiliki performa yang cepat dalam melatih data, mudah dalam implementasinya, serta memiliki efektifitas yang tinggi. Dalam proses klasifikasi akan digunakan seleksi fitur menggunakan algoritme N-gram dan DF-Thresholding untuk mengurangi dimensi fitur pada data. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh penggunaan algoritme DF-Thresholding pada tingkat akurasi algoritme Naive Bayes Classifier menggunakan metode N-gram. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengurangan fitur sebanyak 16.312 fitur menjadi 43 fitur dengan nilai akurasi tertinggi pada kombinasi unigram dan bigram, yaitu sebesar 49%, precision sebesar 0, 23, recall sebesar 0, 26 serta f-measure …
Pengenalan Jenis Kelamin dan Rentang Umur berdasarkan Suara menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Authors: Avisena Abdillah Alwi, Putra Pandu Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2083
Topics: Neural Networks; Machine Learning
Abstract: Teknologi di bidang speech recognition saat ini mengalami kemajuan pesat. Salah satu teknologi yang memanfaatkan speech recognition adalah asisten virtual seperti Google Asisten, Cortana, dan Alexa. Guna meningkatkan kualitas komunikasi antara asisten virtual dan manusia, asisten virtual perlu mengenal siapa lawan komunikasinya. Salah satu caranya adalah dengan mengetahui jenis kelamin dan umurnya. Pengenalan jenis kelamin dan rentang umur berdasarkan suaranya merupakan salah satu bagian speech recognition. Dari audio tidak bisa langsung diklasifikasikan oleh karena itu perlu adanya ekstraksi ciri atau fitur, ekstraksi fitur yang dapat digunakan antara lain Mel-Spectogram, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), dan Chroma-Short-Time Fourier Transform. Arsitektur jaringan saraf tiruan mampu mengklasifikasikan hal tersebut, salah satu metodenya adalah Backpropagation. Dari pengujian yang dilakukan klasifikasi jenis kelamin dan rentang umur dengan dataset dari Mozilla Common Voice mendapatkan akurasi yang kurang baik yaitu 0, 18357. Dari hasil pengujian tersebut perlu untuk dilakukan pengujian tambahan yaitu pengujian dataset. Ketika dilakukan pengujian dataset untuk klasifikasi jenis kelamin saja terlihat akurasi klasifikasi dengan dataset Mozilla Common Voice sebesar 0, 62504 sedangkan akurasi dari klasifikasi dengan dataset dari Free ST American English Corpus mendapat 0, 9349. Dari pengujian yang dilakukan disimpulkan bahwa penggunaan dataset Mozilla Common Voice kurang direkomendasikan untuk pengenalan jenis kelamin dan/atau rentang umur.
Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Emosi Tweet Berbahasa Indonesia pada Spark
Authors: Rizal Aditya Nugroho, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Emosi merupakan hal alami yang dimiliki setiap manusia karena merupakan respon atas suatu kejadian. Karena emosi dimiliki oleh setiap manusia maka melakukan klasifikasi pada emosi memiliki banyak manfaat seperti contohnya untuk identifikasi keluhan pelanggan. Emosi bisa terdapat pada sumber tekstual seperti tweet. Data tweet pada Twitter sendiri memiliki ukuran yang semakin berkembang setiap tahunnya dan dibutuhkan sistem yang melakukan klasifikasi emosi pada tweet yang dapat menangani data yang semakin berkembang dengan cepat dan akurat. Pada penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritme Naive Bayes Classifier dan juga framework Spark dengan prosesnya dimulai dari preprocessing, pelatihan untuk mencari nilai prior dan likelihood, lalu pengujian untuk mencari nilai posterior dan melakukan klasifikasi, dan terakhir melakukan perhitungan akurasi. Framework Spark sendiri digunakan untuk melakukan pekerjaan secara paralel untuk waktu komputasi yang lebih cepat. Berdasarkan hasil pengujian dari data tweet pada 1 Juni 2018 hingga pada 14 Juni 2018 didapatkan akurasi dari metode Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi emosi tweet berbahasa Indonesia pada Spark memiliki nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,892 saat persentase 90% data latih dan 10% data uji. Selanjutnya nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,880 saat menggunakan smoothing. Dan terakhir nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,888 saat menggunakan prior konstan. Perbandingan waktu eksekusi dari penggunaan Spark dan secara sequential memiliki selisih yang sangat jauh hingga mencapai hampir 165 kali lebih cepat …
Peringkasan Teks Otomatis Pada Artikel Berita Hiburan Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Desy Andriani, Indriati Indriati, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Salah satu kegiatan yang paling sering dilakukan pengguna internet Indonesia adalah membaca berita. Lebih dari 50% pengguna internet Indonesia memanfaatkan internet untuk membaca berita. Namun, masalah akan muncul apabila isi dari artikel adalah teks yang panjang sehingga pembacanya membutuhkan waktu untuk membaca dan memahami isi dari artikel tersebut. Salah satu cara agar pengguna tetap dapat membaca dan memahami isi artikel dengan cepat adalah dengan membaca ringkasannya. Maka dari itu diperlukan sistem peringkas teks otomatis secara ekstratif pada artikel berita hiburan dengan tujuan menekankan informasi utama dan membantu pembaca memperoleh informasi utama dari teks dengan cepat tanpa perlu membaca seluruh isi teks atau dokumen. Penelitian ini menggunakan metode BM25 yang merupakan metode pembobotan kalimat yang mengurutkan kalimat berdasarkan term yang muncul pada setiap kalimat dalam dokumen. BM25 menggunakan pembobotan tf idf untuk pembobotan kata dan hubungan antara term dan tiap kalimat dalam dokumen dipengaruhi oleh parameter bebas k 1 dan b. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa peringkasan teks dengan metode BM25 memperoleh nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure terbaik saat nilai compression rate yang digunakan adalah 30%. Dimana nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure secara berurutan adalah sebesar 0,730, 0,738, dan 0,734.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Mass Rapid Transit Jakarta Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Normalisasi Kata
Authors: Tania Malik Iryana, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Public Transportation
Abstract: Sejak mass rapid transit (MRT) Jakarta dioperasikan terdapat berbagai opini dari masyarakat mengenai fasilitas maupun pelayanan dari MRT Jakarta yang disampaikan melalui media sosial seperti Twitter, Instagram, TikTok, dan YouTube. Dalam penulisan opini di media sosial sering ditemukan kesalahan seperti kata tidak baku, singkatan, dan salah ketik yang dapat mempersulit proses klasifikasi. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan menggunakan normalisasi kata dengan kamus slang words dan singkatan serta normalisasi kata dengan Peter Norvig. Opini yang telah disampaikan oleh masyarakat harus dianalisis dengan benar agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk PT MRT Jakarta. Dalam melakukan analisis sentimen diperlukan metode untuk klasifikasi dan metode klasifikasi yang akan digunakan adalah metode Naive Bayes. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan 5-fold dan untuk setiap foldnya menggunakan 200 data latih dan 50 data uji. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa klasifikasi lebih baik menggunakan normalisasi kata karena dengan adanya normalisasi kata dapat menyamakan dua kata yang memiliki makna sama sehingga dapat meningkatkan bobot kata. Hasil evaluasi rata-rata 5-fold dari klasifikasi Naive Bayes dengan normalisasi kata menggunakan kamus slang words dan singkatan serta normalisasi kata menggunakan Peter Norvig menghasilkan 0,903 untuk precision, 0,944 untuk recall, 0,922 untuk f-measure, dan 0,903 untuk accuracy.
Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Mobile JKN Menggunakan Metode Maximum Entropy dan Seleksi Fitur Gini Index Text
Authors: Muhammad Mauludin Rohman, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Aplikasi Mobile JKN merupakan bentuk komitmen BPJS Kesehatan dalam memberikan pelayanan dan kemudahan akses bagi pengguna BPJS Kesehatan. BPJS Kesehatan dalam menyelenggarakan program jaminan kesehatan sejak tahun 2014, dapat dinilai bagaimana masyarakat Indonesia memanfaatkan fasilitas penyelenggaraan jaminan kesehatan melalui aplikasi Mobile JKN berdasarkan ulasan pengguna aplikasi. Analisis sentimen perlu dilakukan untuk menganalisis ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Maximum Entropy ditambah dengan Gini Index Text untuk seleksi fitur. Analisis sentimen terdiri dari proses pengumpulan data, preprocessing teks, pembobotan kata dengan raw tf, dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan Gini Index Text, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan Maximum Entropy dengan fitur yang diperoleh dari seleksi fitur sebelumnya. Hasil dari penelitian ini yaitu nilai akurasi yang terbaik didapatkan pada saat menggunakan jumlah fitur atau threshold sebanyak 80% yaitu dengan nilai evaluasi seperti akurasi sebesar 85, 36%, presisi sebesar 92, 18%, recall sebesar 75, 59%, dan f-measure sebesar 82, 85%.
Prediksi permintaan keripik buah dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation (studi kasus: cv. arjuna 999)
Authors: Benita Salsabila, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Machine Learning
Abstract: Produksi buah-buahan di Indonesia cenderung meningkat. Ketika musim panen, produksi buah-buahan terus melimpah yang mengakibatkan harga jual buah-buahan tersebut menjadi rendah. Namun seringkali banyak dari buah-buahan tersebut yang tidak dapat terjual sebelum membusuk, maka dari itu dibutuhkan upaya untuk meningkatkan shelf life buah-buahan tersebut sehingga tidak menghasilkan kerugian, salah satunya adalah mengolahnya menjadi keripik buah. CV. Arjuna 999 adalah sebuah toko yang berdomisili di Kota Batu, Jawa Timur yang mengolah berbagai macam keripik buah. Namun karena pengolahannya membutuhkan waktu seiring meningkatnya demand, dibutuhkan planning terhadap jumlah produksi dan waktu yang dibutuhkan agar demand yang berubah dan meningkat dapat diantisipasi, salah satunya adalah untuk mengimplementasikan suatu sistem prediksi demand keripik buah untuk waktu yang mendatang. Sistem prediksi mengimplementasikan metode JST backpropagation. Data yang digunakan merupakan data permintaan keripik buah CV. Arjuna 999 per bulan dari tahun 2017 hingga 2019, dengan pembagian 80% untuk data latih, dan 20% untuk data uji. Hasil kinerja algoritme backpropagation adalah nilai MAPE terbaik sebesar 4,429% yang diperoleh dari kombinasi nilai parameter hidden neuron= 10, nilai learning rate= 0, 8, serta iterasi maksimal= 900
Klasifikasi Tweets Pada Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (K-NN) Dengan Pembobotan TF-IDF
Authors: Rakhman Halim Satrio, Mochammad Ali Fauzi, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Twitter termasuk mikroblog yang sedang diminati oleh banyak orang dan menjelma menjadi penyiar informasi yang amat cepat saat ini. Informasi yang dikeluarkan serta bersirkulasi via media ini amat bebas serta banyak ragam, layaknya berita, pendapat, pertanyaan, kritikan, komentar baik bersifat positif ataupun negatif. Klasifikasi ialah kaidah di teks mining yang menghimpunkan muatan mengacu pada kesamaan skripnya. Lewat kaidah ini membolehkan tweets yang tersedia di Twitter digolongkan jadi satu bersandarkan jenisnya. Misalkan, substansi sepakbola, voli, serta tenis diguguskan pada kategori olahraga. Prosedur pada klasifikasi dimulai memakai preprocessing, selanjutnya dilakukan pembobotan kata, lalu kategorisasi yang terdiri dari kalkulasi cosine similarity. Preprocessing sendiri terdiri dari beberapa tahapan, yakni pembersihan dokumen, tokenizing, stopword removal, serta stemming. Metode pembobotan kata yang dipergunakan dalam skripsi ini ialah Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) & memakai K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk metode klasifikasinya. Metode KNN merupakan klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumya. Pengujian akurasi dari klasifikasi tweets pada Twitter dengan memakai metode K-Nearest Neighbor (K-NN) menghasilkan akurasi dimana total data berjumlah 140, dengan uraian 100 data latih & 40 data uji serta angka k yang dimasukkan ialah 1, 3, 5, serta 7, masing-masing hasilnya k= 1, akurasi sebesar 75, 0%; k= 3, ketepatan 72, 5%; k= 5, ketepatan 62, 5%; k= 7, ketepatan 55, 0%.
Klasifikasi Tingkat Stres Berdasarkan Tweet pada Akun Twitter menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-square
Authors: Mohammad Imron Maulana, Indriati Indriati, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Saat ini, media sosial telah menjadi gaya hidup baru bagi masyarakat modern. Salah satu media sosial yang paling populer adalah Twitter. Pembatasan karakter saat men-tweet di twitter membuat pesan yang disampaikan oleh penggunanya menjadi singkat, padat dan jelas. Sehingga, keluh kesah pengguna yang dituangkan dalam sebuah tweet dapat dianalisa menggunakan klasifikasi teks yang kemudian dapat digunakan sebagai metode baru untuk mengetahui tingkat stres dari seseorang. Di mana sampai saat ini, untuk mengetahui tingkat stres masih dilakukan secara manual menggunakan sistem kuesioner. Klasifikasi teks yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Improved k-Nearest Neighbor yang merupakan improvisasi dari metode k-Nearest Neighbor yang mempunyai kelemahan dalam penggunaan nilai k terhadap semua kelas. Selain itu, untuk meningkatkan akurasi dari sistem serta menghilangkan fitur yang kurang relevan maka digunakan seleksi fitur chi-square yang dapat menghilangkan fitur yang kurang relevan tanpa menurunkan akurasi dari sistem. Dari 5 kali pengujian rasio fitur, didapatkan nilai terbaik pada rasio fitur 50% dan k= 20 dengan nilai rata-rata precision 70%, rata-rata recall sebesar 67, 2%, rata-rata accuracy sebesar 83, 3% dan rata-rata f-measure sebesar 66, 3%. Dari penilitian ini dapat disimpulkan bahwa seleksi fitur dapat meningkatkan rata-rata precision, recall, accuracy, dan f-measure.
Analisis Sentimen IMDB Movie Reviews menggunakan Metode Long Short-Term Memory dan FastText
Authors: M Aasya Aldin Islamy, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi saat ini memudahkan manusia untuk menggali banyak informasi menggunakan internet seperti informasi ulasan atau opini wacana film. Opini masyarakat perihal film dapat ditemukan di laman IMDB. Dengan melakukan analisis sentimen pada opini masyarakat tentang film maka kita bisa menyimpulkan apakah suatu film lebih banyak mendapatkan opini positif atau opini negatif. Untuk melakukan analisis sentimen ini digunakan salah satu deep learning method yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dengan penambahan FastText sebagai vektor representasi kata pada dataset IMDB movie reviews sebanyak 50.000 data. Kinerja dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory dan FastText ini menghasilkan accuracy 0,863; precision 0,865; recall 0,861; dan f1-score 0,863. Metode LSTM dan FastText ini menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan LSTM saja dengan selisih 0,053 pada nilai f1-score dengan perincian accuracy mencapai 0,808; precision mencapai 0,804; recall mencapai 0,816; f1-score mencapai 0,810 untuk metode LSTM saja.
Analisis Sentimen Data Tweets terhadap Penanganan Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Naive Bayes dan Pemilihan Kata Bersentimen menggunakan Lexicon Based
Authors: Abdul Azis Adjie Sumanjaya, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Twitter merupakan platform media sosial yang sangat populer di era milenial saat ini. Twitter banyak digunakan sebagai sarana untuk mengutarakan pendapat maupun kritik mengenai isu-isu yang sedang hangat dibicarakan. Pada awal bulan juli pemerintah telah melakukan upaya penanganan COVID-19 di Indonesia dengan menetapkan kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Darurat. Kebijakan seperti itu sangat perlu dilakukan mengingat penyebaran virus COVID-19 masih tinggi, terutama di kota-kota besar. Namun disisi lain, pembatasan aktivitas sebagai bagian dari kebijakan tersebut memiliki dampak yang begitu besar bagi masyarakat, apalagi ditambah dilakukannya perpanjangan kebijakan tersebut yang membuat masyarakat jenuh karena merasa kesulitan untuk melakukan aktivitas. Untuk itu penelitian kali dilakukan analisis sentimen untuk melihat kecenderungan sentimen masyarakat selama berjalannya kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Darurat di Indonesia dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes serta penambahan fitur Lexicon Based. Pemberian fitur Lexicon Based bertujuan untuk menyaring kata-kata bersentimen, sehingga pemrosesan data menjadi lebih cepat. Berdasarkan hasil pengujian yang didapatkan, melalui pembagian cross validation dengan pengujian confusion matrix didapatkan akurasi sebesar 0, 75, precision 0, 76, recall 0, 76, dan f-measure 0, 75. Penggunaan fitur stopword memberikan pengaruh pada hasil klasifikasi, karena penggunaan fitur stopword dapat menghilangkan sebagian term hasil dari fitur Lexicon Based yang …
Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Mandiri Online Menggunakan Metode Modified Term Frequency Scheme Dan Naïve Bayes
Authors: Eka Putri Nirwandani, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Text Mining
Abstract: Layanan distribusi digital merupakan wadah untuk berbagai macam aplikasi yang dapat di unduh kapan saja. Selain aplikasi pada layanan distribusi digital juga terdapat ulasan aplikasi yang berisikan komentar dari pengguna aplikasi tertentu. Ulasan tersebut berisikan komentar negatif atau komentar positif dengan jumlah yang sangat banyak. Dikarenakan jumlah ulasan yang sangat banyak maka Layanan distribusi digital membagi ulasan-ulasan tersebut menggunakan pemberian rating dengan isi ulasan yang tidak sesuai. Untuk mengatasi masalah ketidaksesuaian antara isi ulasan dengan rating yang diberikan pengguna maka dibutuhkan sentimen analisis. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes dan Modified Term Frequency Scheme. Metode Naive Bayes dipilih dikarenakan metode ini bekerja cukup baik dalam klasifikasi dokumen dengan memperkirakan parameter yang diperlukan. Digunakan 1.500 data yang terdiri dari 627 ulasan positif dan 873 ulasan negatif. Dilakukan proses preprocessing, pembobotan menggunakan Modified Term Frequency Scheme dan klasifikasi dokumen dengan metode Naive Bayes. Pada pengujian dengan 5-fold diperoleh rata-rata dari metode yang digunakan dengan accuracy 83%, recall 86%, precision 76%, f-measure 77, 70% dengan fold ke-3 merupakan fold terbaik dengan accuracy 85%, recall 84, 50%, precision 81, 34%, f-measure 82, 88%.
Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Data Ulasan Rumah Makan menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Authors: Salsabila Rahma Yustihan, Putra Pandu Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Internet merupakan ruang virtual yang sangat besar untuk menyampaikan berbagai hal termasuk ulasan kepada orang lain secara efektif. Ulasan yang diberikan oleh seseorang di internet memiliki dampak yang besar terhadap pengguna lain dan maupun perusahaan. Salah satu ulasan yang paling banyak beredar di internet adalah ulasan rumah makan. Satu ulasan pada rumah makan dapat mengandung beberapa aspek yang berbeda, untuk mengekstrak aspek dan sentimen yang terkandung dalam ulasan dapat menggunakan teknik analisis sentimen berbasis aspek. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data ulasan rumah makan yang didapatkan dari SemEval-2016 Task 5 dengan jumlah data latih sebanyak 300 dan data uji sebanyak 100. Untuk mengetahui aspek apa saja yang terkandung dalam suatu ulasan dilakukan pemecahan opini terlebih dahulu dengan melakukan POS tagging dan memecah dokumen menjadi beberapa opini sesuai dengan basis aturan grammar, kemudian dilakukan proses klasifikasi aspek dan klasifikasi sentimen dengan menggunakan metode Support Vector Machine dengan strategi One-Against-All. Hasil evaluasi dengan menggunakan confusion matrix pada klasifikasi aspek dan sentimen masing-masing menghasilkan precision sebesar 0, 94 dan 0, 86, recall sebesar 0, 6 dan 0, 98, accuracy sebesar 0, 88 dan 0, 86, dan f-measure sebesar 0, 73 dan 0, 92.
Analisis Sentimen terhadap Ulasan Hotel menggunakan Boosting Weighted Extreme Learning Machine
Authors: Riza Cahyani, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Seiring meningkatnya persaingan dalam bisnis perhotelan, setiap hotel berusaha meningkatkan kualitas yang dimiliki untuk meningkatkan keuntungan. Peningkatan kualitas dapat dilakukan dengan memahami ulasan hotel yang dituliskan di internet. Namun beragamnya jenis ulasan membuat pihak hotel kesulitan dalam menganalisis jenis sentimen. Selain itu distribusi jenis sentimen pada ulasan yang ditemukan bersifat tidak seimbang. Maka dari itu dilakukan sentimen analisis untuk memudahkan proses penentuan sentimen yang terkandung pada ulasan. Pada penelitian yang dilakukan, metode yang digunakan adalah Boosting Weighted ELM karena metode ini dapat menangani kelas tidak seimbang. Tahapan penelitian antara lain melakukan pre-processing, term weighting, normalisasi, dan proses klasifikasi. Pengujian dilakukan menggunakan k-fold cross validation dengan nilai k adalah 5. Proses …
METODE ENSEMBLE CLASSIFIER UNTUK MENDETEKSI JENIS ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER (ADHD) PADA ANAK USIA DINI
Authors: Indriati, Ari Kusyanti
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Pada awal masa perkembangan, beberapa anak mengalami hambatan diantaranya sulit untuk diam, sulit untuk berkonsentrasi dan mengontrol perilakunya, apabila anak mengalami gangguan pemusatan perhatian dan sulit mengontrol perilaku yang sesuai, dapat disebut dengan ADHD (Attention Deficit Hyperactive Disorder). Ini merupakan masalah yang serius dikarenakan anak penyandang ADHD mengalami masalah perilaku sosial, emosional dan mengalami kesulitan belajar sekolah sehingga akan mempengaruhi perkembangan pada masa dewasa anak penyandang ADHD. Oleh karena itu perlu diketahui gejala ADHD sejak dini, agar dapat dilakukan suatu penanganan dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang digunakan untuk mendeteksi jenis ADHD berdasarkan gejala-gejala yang di masukkan oleh pengguna sehingga akan tampil hasil klasifikasi jenis ADHD nya secara otomatis. Aplikasi ini menggunakan metode Ensemble Classifier yaitu metode yang menggabungkan beberapa classifier agar dapat meningkatkan akurasi yang dihasilkan. Pada tahap klasifikasi setiap data akan dihitung menggunakan K-Nearest Neighbour (KNN), Fuzzy K-Nearest Neighbour (FKNN) dan Neighbour Weighted K-Nearest Neighbour (NWKNN). Hasil perhitungan ketiga classifier tersebut akan diproses kembali dengan metode Ensemble Classifier dengan menggunakan majority voting untuk penentuan klasnya. Hasil akurasi tertinggi dari metode ensemble classifier yaitu 95% dengan nilai k optimal yaitu k= 10. Akan tetapi semakin besar nilai k yaitu diatas k= 20 maka nilai akurasi untuk masing-masing algoritme akan …
Aplikasi Berbasis M-KNN untuk Mendukung Keputusan Perekrutan Pemain yang Sesuai dengan Kebutuhan Tim Sepakbola
Authors: Deny Stevefanus Chandra, Mardji Mardji, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2051
Topics: Machine Learning; Decision Support Systems
Abstract: Sepakbola adalah masing-masing regu atau kesebelasan berusaha menguasai bola, memasukan bola ke dalam gawang lawan sebanyak mungkin, dan berusaha mematahkan serangan lawan untuk melindungi atau menjaga gawangnya agar tidak kemasukan bola. Dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa tujuan bermain sepakbola adalah untuk mencetak angka atau gol. Tiap-tiap pemain mempunyai fungsi yang berbeda-beda yaitu penyerang atau pemain depan berfungsi sebagai penyerang, oleh karena itu seorang 3 pemain depan dituntut untuk dapat mencetak gol ke gawang lawan. Kemudian pemain tengah atau gelandang berfungsi sebagai pengumpan bola atau bisa juga gelandang bertugas membantu penyerang untuk memasukkan bola ke gawang. Selain itu, ada juga pemain belakang atau defender yang berfungsi menjaga pertahanan gawang dari serangan para lawan. Akan tetapi selain bertugas sebagai bertahan, pemain belakang atau yang lebih sering disebut bek juga dapat bertugas membantu penyerangan. Oleh karena tiap pemain memiliki fungsi atau tugas masing-masing yang berbeda, tentunya hal tersebut berpengaruh kepada tendangan masing-masing pemain tergantung posisi yang dimiliki. MkNN merupakan pengembangan dari metode k-Nearest Neighbour (kNN). MkNN memberi label kelas pada data pengujian berdasarkan k data pelatihan yang tervalidasi dan bobot dari masing-masing data pelatihan tersebut, bukan hanya berdasarkan jarak terdekat seperti yang dilakukan pada kNN. MkNN memberikan kesempatan yang lebih besar bagi data pelatihan yang memiliki validitas yang tinggi …
Peringkasan Teks menggunakan metode Maximum Marginal Relevance terhadap Artikel Berita terkait COVID-19
Authors: Yudha Ananda Kresna, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Text Summarization; Natural Language Processing
Abstract: Pada saat ini, sangat mudah bagi masyarakat untuk memperoleh informasi atau berita, baik berita melalui televisi maupun berita dari media online. Banyaknya fasilitas yang mendukung masyarakat untuk membaca berita menyebabkan jumlah pembaca berita di Indonesia makin meningkat. Akan tetapi banyak ditemukan artikel berita yang jumlah kata dan penggunaan katanya kurang efektif sehingga akan sangat membuang waktu apabila membaca keseluruhan isi berita tersebut. Dari permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu melakukan peringkasan terhadap isi berita agar isi berita menjadi padat. Untuk melakukan peringkasan terhadap isi berita, pada penelitian ini menggunakan sebuah metode yaitu Maximum Marginal Relevance untuk menghasilkan sebuah ringkasan. Dalam metode tersebut diperlukan beberapa tahapan diantaranya, preprocessing, pembobotan TF-IDF, pembobotan cosine similarity dan metode Maximum Marginal Relevance itu sendiri. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil 30 sampel data artikel berita dengan tema COVID-19 dari website penyedia berita online kompas. com. Diperoleh hasil pengujian sebagai berikut, koefisien pengatur nilai terbaik adalah Î±= 0, 5 dengan hasil precission= 0, 684333, recall= 0,772 dan f-measure= 0, 7. Sedangkan berdasarkan jumlah kata, jumlah kata dibaah 300 menghasilkan nilai f-measure terbaik dengan nilai 0, 726923. Serta juga diuji sistem dengan dan tanpa stemming dan hasilnya sistem dengan menggunakan stemming menghasilkan ringkasan yang lebih baik dari pada sistem tanpa stemming.
Klasifikasi Jenis Kelamin Pengguna Twitter dengan menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor (KNN)
Authors: Annisa Selma Zakia, Indriati Indriati, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Text Mining
Abstract: Twitter merupakan jejaring sosial microblogging dimana seseorang dapat menulis hingga 280 karakter dalam satu kali tweet. Indonesia menempati urutan ke-5 pengguna Twitter terbanyak di dunia. Melihat banyaknya pengguna Twitter di Indonesia tentu dapat dimanfaatkan oleh perusahaan dalam menciptakan strategi bisnis baru untuk melayani pelanggannya namun, sebagian pengguna akun sosial merasa keberatan jika harus mengungkapkan identitasnya. Perusahaan pun akan membutuhkan waktu lama jika ia harus bertanya satu demi persatu kepada pengguna Twitter mengenai identitas diri mereka. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan cara mengembangkan sistem untuk melakukan klasifikasi berdasarkan tweet dari pengguna, sistem tersebut dirancang menggunakan metode BM25 sebagai metode untuk menghitung kemiripan antar dokumen dan KNN sebagai metode untuk melakukan klasifikasi data. Pengujian sistem dilakukan dengan memasukkan 1000 dokumen, kemudian dokumen tersebut dilakukan uji K-Fold Cross Validation dengan menggunakan K= 10 sehingga didapatkan 900 dokumen latih dan 100 dokumen uji pada setiap partisi K. pengujian selanjutnya adalah pengujian nilai ketetanggaan, nilai ketetanggaan yang digunakan adalah 1, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 40 dan 50, hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai ketetanggaan yang optimal ialah k= 3. Pada k= 3 nilai akurasi, precision, recall dan F-Measure dari rerata 10-Fold Cross Validation adalah 68, 6%, 67, 63%, 71, 52% dan 69, 34%.
Penerapan Algoritma Decision Tree C4. 5 Untuk Deteksi Fraud Pada Kartu Kredit dengan Oversampling Synthetic Minority Technique (SMOTE)
Authors: Ludgerus Darell Perwara, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Pada perkembangan teknologi saat ini, kartu kredit dipandang sebagai cara yang mudah dan praktis dalam melakukan transaksi, karena selain mudah digunakan transaksi dengan kartu kredit hanya membutuhkan beberapa persyaratan. Namun meningkatnya penggunaan kartu kredit memunculkan tindak kriminal yang merugikan nasabah maupun pihak bank. Data Mining dipandang sebagai metode yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini, maka pada penelitian ini akan menggunakan metode Decision Tree C4. 5 untuk mendeteksi fraud pada transaksi kartu kredit. Dikarenakan munculnya fraud pada setiap transaksi jarang terjadi dan lebih banyak transaksi normal, penelitian ini juga akan menambah metode oversampling SMOTE yang dapat membuat data fraud sintetik dengan tujuan menyeimbangkan kelas. Hasil penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 78%, nilai precision sebesar 89, 65%, nilai recall sebesar 85, 71% dan f-measure sebesar 87, 64% dengan nilai N pada SMOTE sebesar 500% dan nilai depth pada Decision Tree C4. 5= 15. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan Decision Tree C4. 5 dalam kasus mendeteksi fraud pada transaksi kartu kredit baik dilakukan dengan oversampling SMOTE.
Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna MRT Jakarta Menggunakan Metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Firda Oktaviani Putri, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Keberadaan MRT Jakarta diharapkan dapat mengurangi jumlah penggunaan transportasi pribadi yang membuat angka kemacetan di daerah Jakarta terus mengalami peningkatan. Ulasan dari para pengguna MRT Jakarta membantu pihak MRT Jakarta dalam meningkatkan pelayanannya, karena dengan kualitas pelayanan yang baik dapat menarik minat masyarakat untuk menggunakan MRT sebagai transportasi umum dalam berpergian. Namun saat ini, pada akun resmi media sosial MRT Jakarta belum dijumpai keberadaan sebuah fitur untuk memilah ulasan antara ulasan positif atau negatif. Jika hal tersebut dilakukan secara manual akan menguras waktu, maka dari itu perlu dilakukan proses automasi dalam pemilihan ulasan-ulasan tersebut. Proses automasi ini dikenal sebagai analisis sentimen. Dalam penelitian ini, sistem analisis sentimen menggunakan kombinasi metode klasifikasi Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) dengan seleksi fitur Information Gain. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan 5-Fold Cross Validation. Hasil pengujian mencapai titik optimal pada Fold ke-5, saat nilai k= 100, nilai exponent= 2, dan nilai threshold untuk seleksi fitur= 100%(tanpa seleksi fitur dan tanpa menggunakan stopword removal), dengan nilai precision, recall, f-measure, dan accuracy sebesar 1; 0, 94; 0, 97; dan 0, 97.