Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Optimasi Penentuan Centroid pada Algoritme K-Means Menggunakan Algoritme Pillar (Studi Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi Jawa Timur)
Authors: Alan Primandana, Sigit Adinugroho, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Metode k-means clustering merupakan metode pengelompokan non hierarchy yang mengelompokkan data ke beberapa pusat klaster (centroid). Kesederhanaan metode k-means banyak digunakan diberbagai bidang karena memiliki beberapa keunggulan yaitu mudah diimplementasikan dan memiliki tingkat ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek sehingga metode ini relatif lebih terukur dan efisien. Akan tetapi algoritme k-means awal perhitungan menggunakan nilai C (centroid) yang secara acak akan menyebabkan hasil yang acak pula. Ketergantungan pada nilai C (centroid) membuat akurasi pada algoritme k-means kurang maksimal. Hasil yang dari perhitungan k-means seringkali didapatkan dengan melakukan percobaan beberapa kali dan cenderung menghasilkan klaster yang berbeda. Tapi dalam mendapatkan hasil yang lebih baik, sulitnya menentukan batasan eksperimen. Penentuan titik pusat klaster secara acak menyebabkan metode k-means belum mampu mendapatkan hasil pengelompokan terbaik. Pada penelitian ini menjabarkan algoritma yang juga digunakan untuk mengoptimalkan pemilihan titik pusat awal pada metode k-means yaitu algoritma pillar. Algoritma ini merupakan penentuan posisi centroid awal dengan menghitung jarak akumulasi metrik antara setiap data dengan semua centroid sebelumnya. Pemilihan titik ditentukan oleh titik data yang memiliki jarak maksimum. Adapun penelitian ini melakukan penentuan centroid menggunakan algoritme Pillar kemudian hasil dari algoritme tersebut digunakan untuk titik pusat klaster pada algoritme k-means. Pada setiap klaster algoritme pillar mampu …
Klasifikasi kinerja akademik siswa menggunakan neighbor weighted k-nearest neighbor dengan seleksi fitur information gain
Authors: Rizky Adinda Azizah, Fitra A Bachtiar, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Kinerja akademik siswa merupakan indikator kesuksesan dari pembelajaran di sekolah. Mengukur kinerja akademik siswa dapat membantu tenaga didik mengembangkan pembelajaran yang sesuai untuk siswa sehingga meningkatkan keberhasilan pembelajaran sekolah. Kinerja akademik siswa dapat diamati melalui suatu Learning Management System bernama Kalboard 360 yaitu sistem yang berhubungan dengan perilaku siswa menggunakan alat pelacak aktivitas siswa yang memantau aktivitas pembelajaran. Data sekunder dari aktivitas tersebut dapat digunakan untuk mengetahui kinerja siswa dengan salah satu caranya adalah klasifikasi. Klasifikasi menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dengan seleksi fitur Information Gain diterapkan pada penelitian ini untuk membantu klasifikasi kinerja siswa karena metode NWKNN mempunyai kelebihan memperhitungkan metode pembobotan kelas dan mengatasi data tidak seimbang. Seleksi fitur dengan Information Gain digunakan agar dapat mengoptimalkan hasil kerja classifier. Berdasarkan pengujian dan analisis penelitian, didapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 0,604, dengan nilai precision adalah 0,719, nilai recall sebesar 0,676, dan nilai f-measure diperoleh adalah 0,661. Nilai tersebut dihasilkan saat menggunakan 9 fitur yaitu VisitedResource,
Implementasi Algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) Untuk Mengidentifikasi Penyakit Gigi Dan Mulut
Authors: Muhammad Reza Ravi, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Gigi dan mulut adalah merupakan bagian terpenting dari tubuh manusia yang harus dijaga dan dirawat. Tetapi masalah penyakit gigi dan mulut di Indonesia masih perlu mendapatkan perhatian. Ada beberapa jenis penyakit gigi dan mulut. Penyakit yang paling banyak diderita oleh masyarakat Indonesia adalah penyakit gigi berlubang, penyakit gigi karies dan penyakit periodontitis. Penyebab penyakit gigi dan mulut adalah kebersihan yang buruk pada gigi, mengonsumsi makanan dan minuman yang mengandung karbohidrat tinggi, merokok, mengonsumsi minuman yang beralkohol, menyikat gigi yang tidak benar dan juga tumbuh gusi yang tidak sempurna. Hal tersebut memiliki gejala-gejala antara lain gigi jadi lebih sensitif, timbulnya rasa sakit yang tidak menentu, dan sering merasakan ngilu atau nyeri ketika menggigit sesuatu. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi jenis penyakit gigi dan mulut yang ditentukan dari gejala yang dialami dengan menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode MKNN adalah metode perkembangan dari KNN, terdapat perbedaan dari MKNN dan KNN yaitu MKNN terdapat proses perhitungan validitas dan Weight Voting. Penelitian ini menggunakan 6 kelas yang meliputi Pulpitis, Gingivtis, Karies Gigi, Periodontitis, Deposits, dan Nekrosis Pulpa. Penelitian ini membuktikan bahwa pada data latih sebanyak 70 dan data uji 30 serta nilai K= 60, metode MKNN dapat melakukan identifikasi jenis penyakit gigi dan mulut dengan mencapai 86, 6%. Pada penelitian ini juga membuktikan bahwa metode MKNN cenderung lebih tinggi akurasinya dibandingkan dengan metode KNN …
Analisis sentimen ulasan aplikasi mobile menggunakan algoritma gabungan naïve bayes dan C4. 5 berbasis normalisasi kata levenshtein distance
Authors: Arrofi Reza Satria, Sigit Adinugroho, Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Google Play Store telah menjadi tempat pasar digital terbesar dengan lebih dari 10 juta produk didalamnya. Para pengembang aplikasi menjadikan kolom ulasan produk yang tersedia di Google Play Store menjadi salah satu cara untuk mengetahui kepuasan pengguna. Tapi tidak semua ulasan di aplikasi memiliki keselarasan antara rating dengan komentar, terdapat ulasan yang ambigu, yaitu ulasan yang ditandai oleh rating dan sentimen komentarnya tidak sama. Machine Learning (ML) telah sangat berguna dalam bidang analisis sentimen. Salah satu metode yang handal dan mudah digunakan adalah Naive Bayes. Metode C4. 5 juga sangat populer dalam menyelesaikan permasalahan decesion tree yang dimana akan digunakan untuk proses klasifikasi sentimen. Sedangkan metode Levenshtein Disance digunakan untuk membandingkan antara dua buah string untuk proses normalisasi kata. Alur metode dimulai dengan memproses teks awal dataset dengan Levenstein Distance, kemudian dataset akan dibagi dua untuk proses klasifikasi Naive Bayes dan C4. 5. Dataset beratribut sentimen teks dan teks ulasan akan diproses oleh metode Naive Bayes sedangkan rating dan sentiment teks akan diproses oleh C4. 5. Hasil pengujian dengan metode evaluasi 10-Fold adalah 85, 3%. Sedangkan klasifikasi sentimen tanpa menggunakan Levenshtein Distance adalah 85, 6% selisih 0, 3% menjadikan metode Levenshtein Distance tidak begitu signifikan mempengaruhi hasil klasifikasi. Hasil pengujian lainnya dengan penerapan batas limit Edit Distance 1, 2, 3 dan 4 masing-masing adalah 86, 9%., 85, 9%., 87, 1% dan 86, 1%. Pengujian …
Newsgroup topic extraction using term-cluster weighting and Pillar K-Means clustering
Authors: Sigit Adinugroho, Randy C Wihandika, Putra P Adikara
Journal: International journal of computers and applications
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Topic extraction is an essential tool to help gathering information from a vast amount of sources. This paper introduces a new approach to extract topics from a collection of text documents. In order to obtain the topics, preprocessing steps are conducted to remove unnecessary parts of the documents. Then, a term frequency-inverse document frequency is built to weight terms in documents. After that, SVD-based feature transformation is involved in building features used for clustering. Prior to clustering process, the Pillar algorithm is run to select initial centroids for K-Means clustering. Finally, weights of terms in clusters are calculated using term-cluster weight as a basis to choose topics from clusters. Based on the experimental result, it is concluded that the framework achieves satisfactory results by attaining the accuracy of 100%, 95.1%, 83,7%, and 68.7% for 4 topics obtained from Binary2, Multi5, Multi7, and …
Implementasi Metode Extreme Learning Machine pada Klasifikasi Jenis Penyakit Hepatitis berdasarkan Faktor Gejala
Authors: Salsabila Multazam, Imam Cholissodin, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Infeksi Virus merupakan permasalahan dalam dunia medis yang sangat serius. Terhitung saat ini banyak virus yang berada di Indonesia antara lain Human Immunodeficiency Virus (HIV), Novel Coronavirus (COVID-19), Dengue Virus (DENV), dan Hepatitis Virus A&B (HVA&HVB). Tercatat pada tahun 2014 penderita penyakit Hepaitits semakin meningkat tiap tahunnya pada penduduk yang berusia 15 tahun keatas yaitu Hepatitis A (19, 3%), dan Hepatitis B (21, 8%). Pencermatan pada penyakit merupakan hal yang sangat penting mengingat para penderita Hepatitis seringkali tidak mengetahui bahwasanya mereka sudah terinfeksi Hepatitis. Pada penelitian ini, peneliti melakukan klasifikasi terhadap jenis penyakit Hepatitis berdasarkan faktor gejala dengan ELM. Data yang digunakan merupakan data primer dengan mengkaji data menggunakan dokumen pasien yang terjangkit Hepatitis. Terdapat 100 jumlah data untuk 20 fitur pada 2 kelas yakni Hepatitis A dan Hepatitis B. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap yaitu normalisasi data, kemudian melakukan proses pelatihan terhadap data latih kemudian proses pengujian digunakan dengan masukan berupa beberapa data uji dan juga hasil proses pada pelatihan. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan rasio terbaik antara data latih dengan data uji sebesar 80: 20. Penelitian menggunakan beberapa parameter untuk mencapai hasil yang optimal yakni menggunakan 7 Hidden Neuron dan fungsi aktivasi yang dipakai Sigmoid Biner. Elemen parameter yang telah diinisasikan pada penelitian ini, didapatkan rata-rata hasil akurasi sebesar 80, 00%. Kesimpulan yang diperoleh yakni …
Drug usage duration classification using extreme learning machine based on personality features
Authors: Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Nurul Hidayat
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Psychology
Abstract: Determining the duration of drug consumption is essential for the success of treatment for drug abuse since the effectivity of such a program depends on the duration of the treatment. One promising set of features to identify the duration of drug consumption is personality features called Revised NEO Personality Inventory (NEO PI-R). In this paper, the Extreme Learning Machine model is employed to perform the classification. The model is trained and tested using 10- fold mechanism to verify the effectivity of the classification. The accuracy of the classifier differs, depending on the type of drug, with the maximum accuracy of 86.31% and the minimum one of 36.65%.
Prediksi ketinggian gelombang laut menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation
Authors: Nurhana Rahmadani, Budi Darma Setiawan, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Artificial Neural Networks; Machine Learning
Abstract: Prediksi ketinggian gelombang laut adalah hal yang cukup sulit dilakukan. Salah satu faktor pembangkit gelombang yaitu faktor angin yang dipengaruhi oleh arah angin dan kecepatan angin. Faktor-faktor tersebut sulit dihitung dan diprediksikan secara manual karena kondisi angin terus berubah-ubah setiap saat. Prediksi ketinggian gelombang penting dilakukan karena sangat berguna bagi keselamatan pelayaran. Banyak metode prediksi yang digunakan untuk melakukan prediksi, salah satunya metode JST Backpropagation yang digunakan dalam penelitian ini untuk memprediksikan ketinggian gelombang laut pada jam berikutnya. Penelitian ini menggunakan data time-series berupa data ketinggian gelombang, arah angin dan kecepatan angin setiap jam di Laut Jawa Timur dari tahun 2013 hingga 2014. Penerapan metode JST Backpropagation dalam prediksi ketinggian gelombang laut dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu normalisasi data, inisialisasi bobot menggunakan Nguyen-Widrow, pelatihan, pengujian dan peramalan. Data latih merupakan data ketinggian gelombang laut, arah angin, dan kecepatan angin setiap satu jam dari bulan Januari hingga Desember tahun 2013 dan data uji adalah data dari bulan Januari hingga Juni 2014. Proses pelatihan tersebut menggunakan learning rate 0, 5, 4 neuron input layer, 3 neuron hidden layer, 1 neuron output layer, batas error MAPE pelatihan sebesar 13, 2% dan maksimum iterasi sebesar 30000. Kombinasi parameter tersebut menghasilkan rata-rata MAPE pengujian sebesar 17, 53182%.
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan Algoritme Learning Vector Quantization Berdasarkan Ekstraksi Fitur Color Histogram dan Gray Level Co-occurrence Matrix
Authors: Sarah Yuli Evangelista Simarmata, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Feature Extraction
Abstract: Banyak foto makanan yang tersebar di media sosial namun terkadang kita lupa bahkan tidak mengetahui nama makanan tersebut. Kemampuan manusia untuk mengenali dan mengidentifikasi juga subjektif terhadap pengaruh eksternal, seperti kelelahan, prasangka dan sebagainya. Komputer dapat membantu dengan membuat sebuah sistem yang dapat mengenali dan mengidentifikasi makanan melalui gambar. Penelitian telah dilakukan bahwa proses identifikasi dan klasifikasi secara otomatis menggunakan komputer dapat menghemat waktu dibandingkan harus mengidentifikasi secara manual. Citra pada makanan memiliki warna dan tekstur yang berbeda-beda. Metode ekstraksi fitur warna yang digunakan pada penelitian ini adalah Color Histogram dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme Learning Vector Quantization (LVQ), dengan parameter terbaik yang dapat digunakan yaitu nilai learning rate (Î±) sebesar 0, 1, penurunan learning rate sebesar 0, 1, maksimum epoch sebesar 2, nilai minimum learning rate sebesar 0, 01 menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Pengujian yang dilakukan menggunakan ekstraksi fitur warna dan tekstur menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Penggunaan metode ekstraksi fitur warna saja menghasilkan akurasi tertinggi yaitu sebesar 67, 00%, dan penggunaan metode ekstraksi fitur tekstur saja menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme LVQ berdasarkan ekstraksi fitur Color Histogram dan GLCM dapat digunakan untuk klasifikasi citra …
Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Penjualan Hijab Vie Hijab Store
Authors: Eky Cahya Pratama, Muhammad Tanzil Furqon, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Time Series Analysis; Statistical Methods
Abstract: Di era modern seperti saat ini, kemajuan teknologi informasi sudah merambah ke berbagai bidang, salah satunya di bidang industri yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan hingga melakukan peramalan sesuatu yang akan terjadi dimasa mendatang. Vie Hijab Store merupakan salah satu usaha rumahan seperti rumah jahit yang bergerak di bidang produksi dan penjualan hijab yang memiliki permasalahan dalam penyetokan kain sebagai bahan baku. Proses peramalan jumlah penjualan akan sangat membantu dalam mengatur dalam proses pengambilan keputusan ketika melakukan penyetokan barang. Pada penelitian ini, digunakan metode peramalan Exponential Smoothing yang terdiri dari metode Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential Smoothing (TES). Mengacu pada salah satu hasil pengujian pada sampel data periode kenaikan ke-4 yang merepresentasikan keadaan terjadinya kenaikan di bulan Haji tahun kedua yang didapatkan dari dataset, diperoleh nilai parameter terbaik untuk produk khimar pada metode TES dengan alpha= 0, 9, beta= 0, 9 dan gamma= 0, 1 yang menghasilkan MAPE 11, 47%. Sedangkan untuk produk pashmina pada metode TES dengan alpha= 0, 4, beta= 0, 9 dan gamma= 0, 8 yang menghasilkan MAPE 9, 22%. Berdasarkan hasil dari semua pengujian terhadap ketiga metode tersebut jika dilakukan perbandingan ditunjukkan bahwa mayoritas hasil terbaik didapatkan ketika menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Oleh karena itu, metode Triple Exponential Smoothing terpilih sebagai metode terbaik untuk …
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: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
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%.
Movie recommender systems using hybrid model based on graphs with co-rated, genre, and closed caption features
Authors: Putra Pandu Adikara, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Budi Darma Setiawan
Journal: Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi
Year: 2021
Topics: Recommender Systems; Graph Theory
Abstract: A movie recommendation is a long-standing challenge. Figuring out the viewer’s interest in movies is still a problem since a huge number of movies are released in no time. In the meantime, people cannot enjoy all available new releases or unseen movies due to their limited time. They also still need to choose which movies to watch when they have spare time. This situation is not good for the movie business too. In order to satisfy people in choosing what movies to watch and to boost movie sales, a system that can recommend suitable movies is required, either unseen in the past or new releases. This paper focuses on the hybrid approach, a combination of content-based and collaborative filtering, using a graph-based model. This hybrid approach is proposed to overcome the drawbacks of combination in the content-based and collaborative filtering. The graph database, Neo4j is used to store the collaborative features, such as movies with its genres, and ratings. Since the movie’s closed caption is rarely considered to be used in a recommendation, the proposed method evaluates the impact of using this syntactic feature. From the early test, the combination of collaborative filtering and content-based using closed caption gives a slightly better result than without closed caption, especially in finding similar movies such as sequel or prequel.
Preprocessing of skin images and feature selection for early stage of melanoma detection using color feature extraction
Authors: Yuita Arum Sari, Anggi Gustiningsih Hapsani, Sigit Adinugroho, Lukman Hakim, Siti Mutrofin
Journal: International Journal of Artificial Intelligence Research
Year: 2020
Topics: Image Processing; Feature Selection
Abstract: Preprocessing is an essential part to achieve good segmentation since it affects the feature extraction process. Melanoma have various shapes and their extracted features from image are used for early stage detection. Due to the fact that melanoma is one of dangerous diseases, early detection is required to prevent further phase of cancer from developing. In this paper, we propose a new framework to detect cancer on skin images using color feature extraction and feature selection. The default color space of skin images is RGB, then brightness is added to distinguish the normal and darken area on the skin. After that, average filter and histogram equalization are applied as well for attaining a good color intensities which are capable of determining normal skin from suspicious one. Otsu thresholding is utilized afterwards for melanoma segmentation. There are 147 features extracted from segmented images. Those features are reduced using three types of feature selection algorithms: Linear Discriminant Analysis (LDA), Correlation based Feature Selection (CFS), and Relief. All selected features are classified using k-Nearest Neighbor Â (k-NN). Relief is known to be the best feature selection method among others and the optimal k value is 7 with 10-cross validation with accuracy of 0.835 and 0.845, without and with feature selection respectively. The result indicates that the frameworks is applicable for early skin cancer detection.
Automatic Leftover Weight Prediction in Tray Box Using Improved Image Segmentation Color Lighting Component
Authors: YA Sari, RK Dewi, JM Maligan, L Maulana, S Adinugroho
Journal: Journal of Southwest Jiaotong University
Year: 2020
Topics: Image Segmentation; Computer Vision
Klasifikasi Genre Lagu dengan Fitur Akustik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Husein Abdulbar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Acoustic Feature Extraction
Abstract: Lagu adalah sesuatu yang tidak bisa lepas dari aktivitas sehari-hari manusia. Ketika mendengarkan lagu manusia dapat lebih fokus pada aktivitas yang sedang dilakukannya. Pesatnya perkembangan informasi multimedia dan perangkat elekronik menyebabkan peningkatan dramatis pada apresiasi dan penciptaan musik. Pada suatu sisi peningkatan ini mendorong masyarakat untuk lebih menikmati lagu. Tapi di sisi lain, peningkatan ini memaksa pengembangan-pengembangan teknologi baru untuk kenyamanan mendengarkan lagu. Contohnya adalah bagaimana seseorang ingin mencari lagu berdasarkan lagu yang telah didengarkan. Klasifikasi genre lagu adalah salah satu teknik machine learning yang dapat mengelompokkan lagu berdasarkan kegunaannya. Teknik ini dapat dijadikan fungsi dalam suatu sistem untuk mendukung fungsi-fungsi lainnya, seperti perekomendasian lagu, pencarian kata-kata khusus, atau pencarian lagu yang mirip. Penelitian ini akan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai teknik pengklasifikasian genre lagu. Untuk mengukur kedekatan dua buah lagu akan digunakan persamaan normalized cross correlation (NCC) yang menggantikan persamaan penghitungan jarak pada metode K-NN. Fitur yang diekstraksi dari sebuah lagu adalah zero crossing rate, spectral centroid, spectral rolloff, dan energy. Data yang didapat dari hasil ekstraksi fitur akan dinormalisasi menggunakan persamaan z-score. Hasil pengujian menunjukkan evaluasi terbaik didapatkan ketika durasi bernilai 10, offset bernilai 120, dan K dari K-NN bernilai 10. Precision, recall, dan f-measure yang didapatkan pada …
Pengelompokan Wilayah berdasarkan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) dengan Optimasi Algoritme K-Means menggunakan Self Organizing Map (SOM)
Authors: Iskarimah Hidayatin, Sigit Adinugroho, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Clustering; Optimization Algorithms
Abstract: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) merupakan masyarakat, keluarga, kelompok atau seseorang yang tidak bisa melakukan fungsi secara sosial dikarenakan terdapat suatu kesulitan secara rohani, jasmani, atau sosial. Pengelompokan daerah berdasar PMKS sangat penting dilakukan untuk memberikan gambaran masalah PMKS dengan tujuan kebijakan yang diambil tepat sasaran. Algoritme Self Organizing Map (SOM) untuk penentuan jumlah cluster dan centroid awal sedangkan algoritme K-Means untuk penentuan hasil akhir cluster. Alur penelitian yaitu data dilakukan normalisasi lalu proses SOM kemudian ke K-Means selanjutnya dilakukan pengujian dan analisis. Pengujian parameter SOM menggunakan silhouette coefficient diperoleh parameter yang terbaik adalah nilai learning rate bernilai 0.2, beta bernilai 0.8, r (ketetanggaan) bernilai 0, jumlah cluster bernilai 2, dan epoch bernilai 50. Optimasi algoritme K-Means menggunakan SOM lebih baik daripada algoritme K-Means berdasarkan pada nilai silhouette coefficient. Nilai silhouette coefficient pada SOM yaitu 0.21882702 sedangkan K-Means memiliki nilai bernilai 0.201911102. Analisis hasil yang didapatkan Optimasi algoritme K-Means dengan SOM yaitu cluster 1 dengan jumlah 26 Kabupaten/Kota dengan memiliki kesamaan dalam variabel Pekerja Migran Bermasalah Sosial, Keluarga bermasalah sosial psikologis, dan Anak yang menjadi korban tindak kekerasan/yang diperlakukan salah memiliki nilai rata-rata yang tinggi dan cluster 0 dengan jumlah 12 Kabupaten/Kota dengan kesamaan variabel yang tinggi selain cluster 1.
Prediksi Keputusan Pelanggan Menggunakan Extreme Learning Machine Pada Data Telco Customer Churn
Authors: Daris Hadyan Tisantri, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Pada zaman sekarang, banyak sekali perusahaan dan instansi yang berkompetisi menawarkan jasa seperti internet dan telekomunikasi yang menggunakan sistem berlangganan untuk menjual jasanya sehingga perusahaan tersebut harus berkompetisi melalui strategi pemasaran. Faktor penting dalam pengulangan pembelian pada pelanggan yaitu loyalitas. Loyalitas mempunyai hubungan berbanding lurus dengan performa bisnis. Faktor pemasaran dan loyalitas pelanggan inilah yang mengakibatkan banyaknya pelanggan yang berpindah/berhenti dari perusahaan satu dengan yang lain sejenis sehingga beberapa perusahaan kehilanngan pelanggan (Churn) yang mengakibatkan turunnya revenue. Jika perusahaan atau instansi dapat memprediksi churn, perusahaan atau instansi dapat mengantisipasi agar pelanggan tersebut tidak berhenti berlangganan. Pada penelitian ini, data yang digunakan pada penelitian berasal dari Kaggle yang bersumber dari IBM Sample Data Sets. Data ini terdiri dari 7043 data yang terdiri dari 20 fitur dengan dua kelas yaitu yes jika pelanggan churn dan no jika pelanggan tidak churn. Kemudian data akan dieliminasi fitur yang tidak digunakan menggunakan korelasi Pearson. Kemudian data akan dilatih menggunakan Extreme Learning Machine untuk memprediksi pelanggan akan churn atau tidak. Hasil dari penelitian adalah mendapatkan akurasi sebesar 76, 96%, precision churn sebesar 65, 45%, precision non churn sebesar 78, 65%, recall churn sebesar 29, 38%, recall non churn sebesar 94, 19%
Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
Authors: Naziha Azhar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Feature Selection
Abstract: Di era sekarang, kedai kopi tak hanya dikenal sebagai tempat berkumpul dan menyeruput kopi saja, tetapi kedai kopi telah menjadi tempat yang nyaman untuk belajar dan bekerja. Namun, tidak semua kedai kopi memiliki kualitas yang baik sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan. Ulasan tentang kedai kopi dapat membantu pemilik kedai kopi untuk mengetahui bagaimana respons mengenai produk dan pelayanannya. Ulasan tersebut perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Terdapat beberapa tahap pada penelitian ini yaitu pre-processing untuk pemrosesan ulasan, ekstraksi fitur menggunakan
Pengelompokan Toko E-commerce Shopee berdasarkan Reputasi Toko menggunakan Metode Clustering K-Medoids
Authors: Felicia Marvela Evanita, Imam Cholissodin, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Clustering; Data Mining
Abstract: Perkembangan internet mendorong terbentuknya e-commerce atau electronic commerce. Salah satu e-commerce yang dengan pengunjung paling banyak di Indonesia adalah Shopee dengan jumlah pengunjung lebih dari 72 juta tiap bulannya pada akhir tahun 2019. Walaupun e-commerce membawa dampak baik, pengguna tetap dihadapkan dengan risiko dari transaksi jual beli melalui e-commerce. Pengguna harus lebih berhati-hati dalam memilih toko yang akan dipercaya agar terhindar dari risiko tersebut. Pengguna sendiri dihadapkan oleh banyak pilihan pada saat mencari produk dan pengguna harus mempertimbangkan toko yang akan dipilih. Pengelompokan toko pada e-commerce Shopee berdasarkan reputasi menggunakan metode clustering K-Medoids dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Data pada penelitian ini diambil dengan melakukan web scraping pada 100 akun toko pada e-commerce Shopee. Langkah-langkah pada penelitian ini adalah preprocessing, normalisasi, mencari distance tiap data, clustering dengan K-Medoids, dan evaluasi dengan Silhouette Coefficient. Pada penelitian ini dilakukan pengujian pada banyak cluster dan banyak data yang digunakan. Dari kedua pengujian tersebut didapatkan bahwa nilai rata-rata Silhouette Coefficient terbaik sebesar 0, 317681 didapatkan pada penggunaan cluster sebanyak 2 dan data sebanyak 100.
Prediksi Suku Bunga Acuan (BI 7-Day Repo Rate) Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Yohana Yunita Putri, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Suku Bunga Acuan atau sering disebut dengan BI 7-Day Repo Rate merupakan suku bunga kebijakan yang menggambarkan pendirian atau pandangan kebijakan moneter yang penetapannya dilakukan oleh bank Indonesia yang kemudian diberitahukan kepada publik. BI 7-Day Repo Rate mempunyai pengaruh dalam kegiatan perekonomian, misalnya investasi, inflasi dan perubahan mata uang. Para investor dan pelaku pasar dalam mengambil keputusan ekonomi akan mengacu berdasarkan pergerakan turun naiknya suku bunga yang ditetapkan oleh bank sentral. Oleh karena itu, prediksi suku bunga acuan (BI 7-Day Repo Rate) penting. Tujuan adanya prediksi BI 7-Day Repo Rate adalah untuk memudahkan dan membantu para investor dan pelaku pasar untuk membuat perkiraan keputusan yang hendak diambil menurut hasil prediksi suku bunga acuan. Penelitian ini menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk memprediksi suku bunga acuan (BI 7-Day Repo Rate). Proses dari algoritme ELM yang pertama adalah melakukan normalisasi, berikutnya inisialisasi bobot input dan bias, tahap selanjutnya adalah melakukan proses training dan dilanjutkan dengan proses testing, setelah itu dilakukan denormalisasi untuk mengembalikan nilai sesungguhnya. Berdasarkan dari pengujian algoritme Extreme Learning Machine (ELM) yang telah dilakukan menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terbaik sebesar 1, 1% dan waktu proses paling cepat adalah 0,125 detik dengan menggunakan 50 hidden neuron, fungsi aktivasi sigmoid dan jumlah data sebanyak 96 buah.
Klasifikasi Hoaks Menggunakan Metode Maximum Entropy Dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Albert Bill Alroy, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Feature Selection
Abstract: Pada tahun 2016 internet di Indonesia digunakan oleh 132 juta pengguna dan meningkat pada tahun 2017 menjadi 143 juta pengguna. Pengguna internet dapat mengakses banyak hal seperti layanan chatting, media sosial dan jual beli barang. Terdapat beberapa oknum yang sengaja membuat informasi palsu atau biasa yang kita kenal dengan istilah hoaks. Hoaks merupakan informasi atau berita yang berisi hal-hal yang belum pasti atau bukan merupakan fakta yang terjadi. Masalah penyebaran hoaks dapat dikurangi dengan dibuatnya sistem yang dapat melakukan klasifikasi apakah suatu berita termasuk hoaks atau bukan. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Maximum Entropy dengan Seleksi Fitur Information Gain. Data yang digunakan berjumlah 600 artikel berbahasa Indonesia. Data yang tergolong fakta berjumlah 372 artikel berita. Data yang tergolong hoaks berjumlah 228 artikel berita. Hasil akurasi terbaik pada penelitian ini sebesar 0, 8 dengan seleksi fitur information gain (threshold= 50%), nilai precision 1, recall 0, 8, dan f-measure 0.8,.
Multi-Food Recognition in Single Tray Box Image With Scarcity Data Using Convolutional Neural Network.
Authors: Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Jaya Mahar Maligan, Muh. Arif Rahman, Yusuf Gladiensyah Bihanda
Year: 2020
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Food recognition research is growing rapidly since it is able to be applied in some applications, including leftover estimation. In previous research we built prototype, named Smart Nutrition Box for measuring the leftover automatically. However, before calculating the remaining weight of food, we need to recognize the type of food itself, since blank compartment (non-food detection) negatively affects estimation. In this paper, we propose a feature of multi-food recognition in single tray box images using Convolutional Neural Network (CNN). Automatic cropping by using rectangular contour is applied. However, for further recognition, we only have small amount of data from our own dataset as training and validation images, so a technique to deal with scarcity data using image augmentation is used. Different type of activation function in the dense layers are tested: Rectified Linear Units (ReLu), Sigmoid, and Hyperbolic Tangent (Tanh). The result shows that ReLu activation function is the best with no dropout and reaches 90% of accuracy. If dropout is applied in dense layer, the Sigmoid activation function is better with slightly different of accuracy 89% in recognition. It concludes that CNN can be applied to recognize multiple food in single image tray box.
Rekomendasi Film Berdasarkan Sinopsis Menggunakan Metode Word2Vec
Authors: Alimah Nur Laili, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Jumlah film yang tersebar di seluruh dunia mengalami peningkatan produksi tiap tahunnya, hal tersebut menunjukkan bahwa minat masyarakat terhadap dunia perfilman semakin tinggi. Melakukan sebuah pencarian data dengan parameter tertentu di internet, tentu sulit untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan keinginan karena banyaknya data yang tersedia namun terbatasnya alat yang memadai. Penyaringan informasi data yang berlebih dapat dilakukan menggunakan proses rekomendasi. Terdapat beberapa tahap pada proses rekomendasi film yaitu tahap Pre-processing untuk memproses dokumen sinopsis film, metode TF-IDF untuk mendapatkan kata dengan bobot tertinggi sebanyak jumlah yang ditentukan bedasarkan hasil kecocokan query didalam dokumen, Word2Vec sebagai metode untuk mendapatkan Query Expansion dari hasil kata teratas yang diambil pada proses TF-IDF dan Cosine Similarity untuk mendapatkan nilai kemiripan dokumen dengan query. Metode Word2Vec berfungsi mencari nilai kedekatan antar kata satu sama lain untuk mendapatkan kata yang akan ditambahkan kedalam query awal. Data latih berupa judul dengan sinopsis film berbahasa Inggris berjumlah 150, proses evaluasi mengambil 30 data judul dan sinopsis dari data latih berdasarkan film yang dipilih oleh penguji. Nilai rata-rata Precision@ 10 tertinggi yang diperoleh sebesar 0, 47 dan nilai Mean Average Precision (MAP) tertinggi diperoleh sebesar 0, 709603374.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Peramalan Luas Area Terbakar di Hutan dengan Inisialisasi Bobot Nguyen-Widrow
Authors: Afrizal Aminulloh, Sigit Adinugroho, Ahmad Afif Supianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Bencana kebakaran hutan merupakan suatu peristiwa serius yang harus diwaspadai bagi daerah yang didominasi oleh kawasan hutan. Dalam kebakaran hutan terdapat beberapa faktor yang bisa memengaruhi terjadinya kebakaran seperti: suhu, kelembapan, hujan, angin dan lain lain. Paper ini mengimplementasikan metode backpropagation untuk meramalkan luas area kebakaran. Input yang digunakan berupa faktor yang memengaruhi terjadinya kebakaran hutan berjumlah 7 faktor. Proses metode backpropagation diawali dengan melakukan normalisasi data input dengan range berdasarkan fungsi aktivasi yang digunakan, setelah itu inisialisasi bobot dan bias menggunakan algoritme Nguyen-Widrow, melakukan proses feed forward dan dilanjutkan pada proses selanjutnya yaitu feed backward dengan syarat MSE kurang dari batas error atau iterasi kurang dari sama dengan iterasi maksimalnya, jika syarat sudah terpenuhi hasil ouput akan didenormalisasi, akan mendapat nilai peramalan, dan proses terakhir menghitung hasil SMAPE sebagai hasil dari keberhasilan proses peramalan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan parameter optimal yaitu pada neuron hidden layer berjumlah 5, learning rate 0, 1 dan iterasi maksimum 1500. Hasil rata-rata SMAPE tertinggi dari penelitian ini adalah 49, 1796 dan rata-rata SMAPE terendah adalah 31, 4492 yang menunjukkan bahwa metode backpropagation dapat digunakan untuk melakukan peramalan area terbakar di hutan.
Klasifikasi kelas kata (part-of-speech tagging) untuk bahasa madura menggunakan algoritme viterbi
Authors: Ilham Firmansyah, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Computational Linguistics
Abstract: Bahasa manusia adalah bahasa yang digunakan oleh manusia dalam bentuk tulisan maupun suara. Banyak teknologi/aplikasi yang mengolah bahasa manusia, bidang tersebut bernama Natural Language Processing yang merupakan ilmu yang mempelajari untuk mengolah dan mengekstraksi bahasa manusia pada perkembangan teknologi. Salah satu proses pada Natural Language Processing adalah Part-Of-Speech Tagging. Part-Of-Speech Tagging adalah klasifikasi kelas kata pada sebuah kalimat secara otomatis oleh teknologi, proses ini salah satunya berfungsi untuk mengetahui kata-kata yang memiliki lebih dari satu makna/arti (ambiguitas). Part-Of-Speech Tagging merupakan dasar dari Natural Language Processing lainnya, seperti penerjemahan mesin (machine translation), penghilangan ambiguitas makna kata (word sense disambiguation), dan analisis sentimen. Part-Of-Speech Tagging …
Leftovers Food Recognition using Deep Neural Network and Regression Approach for Objective Visual Analysis Estimation
Authors: Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Jaya Mahar Maligan, Ersya Nadia Candra, Fitri Utaminingrum, Nabila Nur’Aini
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Understanding the nutritional intake is essential for basic life since every human being must have insight into what food they have eaten. A nutritionist can help in guiding what the body should consume, where each patient may have different diet and treatment patterns. One indicator used by dietitians or nutritionists is by estimating the leftovers consumed by the patient. They measure it by visually named Comstock method, which is divided into scales. This method's drawback is subjective from one another dietitians or nutritionists so that an objective assessment with a machine learning-based approach is acquired. This paper proposes a novel stage of defining food recognition and measuring its leftovers using visual analysis. The food image recognition method used CNN to estimate food waste using pixel-based AFLE and regression approach to fit into six scales. The best result of food image recognition was 92 …
Klasifikasi jenis kelamin berdasarkan suara menggunakan metode learning vector quantization
Authors: Allysa Apsarini Shafhah, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Signal Processing
Abstract: Suara yang dimiliki oleh manusia tidaklah sama. Umumnya, ukuran saluran vokal laki-laki lebih besar dibandingkan perempuan sehingga suara yang dihasilkan pun cenderung lebih rendah. Kasus saat ini adalah virtual assistant maupun voice-based chatbot yang ada masih belum mampu membedakan jenis kelamin pada suara manusia padahal jika hal tersebut dapat dilakukan maka dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kebiasaan yang sering dibicarakan oleh jenis kelamin tertentu. Penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) versi 1 dengan dua kelas klasifikasi yaitu laki-laki dan perempuan. Ciri suara yang digunakan sebagai fitur dalam penelitian ini adalah energy, zero crossing rate, entropy of energy, spectral centroid, spectral spread, spectral entropy, spectral flux, danspectral rolloff. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi terbaik sebesar 75, 5% didapatkan ketika menggunakan nilai maksimum epoch sebesar 10, nilai learning rate sebesar 0, 1, serta similarity measurement berupaNormalized Cross Correlation. Penggunaan rumus Normalized Cross Correlation untuk menghitung kemiripan antara dua data pada LVQ menghasilkan akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 75, 5% apabila dibandingkan dengan Euclidean distance dan Manhattan distance dimana keduanya hanya menghasilkan akurasi sebesar 74, 4%. Selain itu, pengujian K-fold Cross Validation dengan nilai K sebanyak 5 fold menghasilkan akurasi tertinggi ketika menggunakan fold keempat sebesar 75, 6%. Kemudian dilakukan pula pengujian dengan Recursive Feature Elimination untuk mengetahui pengaruh dari fitur yang …
Prediksi Pertumbuhan Penduduk di Kota Malang menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Inas Hakimah Kurniasih, Muhammad Tanzil Furqon, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Data Analysis
Abstract: Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Dispendukcapil) Kota Malang bertugas memberikan pelayanan publik dalam hal pencatatan sipil seperti pembuatan Kartu Tanda Penduduk elektronik (e-KTP) dan akta kelahiran. Dispendukcapil mempersiapkan hal tersebut dengan membuat perencanaan target kebutuhan dan memprediksi jumlah penduduk 5 tahun ke depan, namun tidak diketahui nilai error yang dihasilkan. Penelitian ini membantu memprediksi dengan nilai error yang kecil menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) dan menghitung nilai error menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil implementasi pengujian dan analisis, dengan menggunakan data dari tahun 2009 hingga 2019 diperoleh nilai error MAPE 0,498% dan runtime 1,166 detik dengan penggunaan 3 neuron input, 5 neuron hidden, sigmoid biner, serta 50 data training dan 66 data testing. Lalu pada implementasi pengujian dengan menggunakan data dari tahun 2012 hingga 2019 diperoleh nilai error MAPE 0,117% dan runtime 1,278 detik dengan penggunaan 3 neuron input, 6 neuron hidden, sigmoid biner, serta 70 data training dan 4 data testing.
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: Machine Learning; Data Mining
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 Pengidap Kanker Payudara Menggunakan Metode Voting Based Extreme Learning Machine (V-ELM)
Authors: Dheby Tata Artha, Sigit Adinugroho, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Kanker payudara adalah tumor ganas yang berasal dari pertumbuhan abnormal sel-sel payudara. Setiap tahunnya, sebanyak 2, 1 juta perempuan meninggal dunia akibat kanker payudara. Untuk mengurangi jumlah kematian akibat kanker payudara, dapat dilakukan upaya pencegahan dengan melakukan screening. Perkembangan teknologi medis dan teknologi informasi, di dalam dunia medis dapat digunakan peneliti di bidangnya untuk mengembangkan model deteksi dini, dari data konsultasi rutin dan analisis darah. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi terhadap pengidap kanker payudara dengan metode Voting Based Extreme Learning Machine (V-ELM). Data yang digunakan adalah Breast Cancer Coimbra Dataset yang dipublikasikan pada UCI Machine Learning tahun 2018. Dalam data tersebut, terdapat 116 data dengan 9 fitur dan 2 kelas yaitu Healthy Control dan Patient. Data tersebut dilakukan normalisasi terlebih dahulu, kemudian dilakukan proses pelatihan V-ELM terhadap data latih. Setelah itu pengujian dilakukan dengan masukan berupa data uji serta hasil dari proses pelatihan. Rasio data latih dan data uji yang digunakan adalah 80: 20. Penelitian ini melakukan pengujian terhadap beberapa parameter dan mendapatkan hasil optimal, diantaranya 20 hidden neuron, nilai k untuk V-ELM adalah sebesar 35 dan fungsi aktivasi dengan hasil optimal adalah fungsi Sigmoid. Dengan menggunakan parameter optimal tersebut didapatkan akurasi sebesar 89, 56%, sensitivity sebesar 96,924% dan specificity sebesar 80%.